数据仓库报告
数据仓库实验报告
数据仓库实验报告本次实验的目的是设计和构建一个数据仓库，并通过使用该数据仓库来进行数据分析。
本报告将分为三个部分：实验设计、实验过程和结果分析。
一、实验设计1. 数据需求：选取了一个电商平台的数据作为实验对象，包括订单数据、用户信息数据、产品数据等。
2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行了清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理等。
3. 数据模型设计：根据需求，设计了一个星型模型，以订单信息作为事实表，以用户信息和产品信息作为维度表。
4. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具进行了数据仓库的构建，包括创建表结构、导入数据等。
二、实验过程1. 数据清洗和预处理：首先对原始数据进行了去重操作，保证数据的唯一性。
然后对缺失值进行了处理，采用填充的方式进行处理。
2. 数据模型设计：根据数据需求，设计了一个星型模型，以订单信息表作为事实表，以用户信息表和产品信息表作为维度表。
通过主键和外键的关系，将这些表进行了关联。
3. 数据仓库构建：使用开源的数据仓库工具，将设计好的数据模型导入到数据仓库中，并创建相应的表结构。
然后将清洗好的数据导入到对应的表中。
三、结果分析1. 数据质量评估：对数据仓库中的数据进行质量评估，包括数据准确性、完整性等。
通过查询数据仓库中的数据，对每个维度表和事实表的数据进行了验证。
2. 数据分析：通过在数据仓库上进行复杂查询和分析操作，获取了一些有价值的信息。
例如：最受用户欢迎的产品、用户购买行为的趋势等。
根据实验结果可以得出以下结论：1. 数据仓库可以提供高效的数据访问和分析能力，对于大规模数据的查询和分析非常高效。
2. 数据仓库可以提供数据一致性和数据质量保证的能力，可以对数据进行清洗和预处理操作。
3. 数据仓库可以满足复杂查询和分析需求，可以提供多维分析、数据挖掘等功能。
总结：本次实验通过设计和构建一个数据仓库，对电商平台的数据进行了分析，得到了一些有价值的信息。
通过实验，我们了解到数据仓库的设计和构建过程，并掌握了使用数据仓库进行数据分析的方法和技巧。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板1. 引言数据仓库作为企业决策的重要基础，其数据质量的稳定性和准确性对于企业的发展至关重要。
本报告旨在对数据仓库的数据质量进行评估，并提供相应的改进建议，以提升数据仓库的数据质量。
2. 数据质量评估指标2.1 数据完整性数据完整性是评估数据仓库中数据是否完整的指标。
通过对照源系统数据和数据仓库数据的差异，可以评估数据的完整性。
根据抽样调查，数据仓库的数据完整性达到95%以上。
2.2 数据准确性数据准确性是评估数据仓库中数据是否准确的指标。
通过与源系统数据进行对照和验证，可以评估数据的准确性。
根据抽样调查，数据仓库的数据准确性达到98%以上。
2.3 数据一致性数据一致性是评估数据仓库中数据是否一致的指标。
通过对照数据仓库中不同数据源的数据，可以评估数据的一致性。
根据抽样调查，数据仓库的数据一致性达到99%以上。
2.4 数据可靠性数据可靠性是评估数据仓库中数据是否可靠的指标。
通过对数据仓库中的数据进行验证和监测，可以评估数据的可靠性。
根据抽样调查，数据仓库的数据可靠性达到99%以上。
3. 数据质量问题分析3.1 数据完整性问题根据抽样调查，发现数据仓库中存在少量数据缺失的情况。
主要原因是源系统数据提取过程中存在数据丢失的问题。
建议在数据提取过程中增加完整性校验机制，确保数据的完整性。
3.2 数据准确性问题根据抽样调查，发现数据仓库中存在少量数据不许确的情况。
主要原因是源系统数据录入过程中存在错误的情况。
建议在数据录入过程中增加数据验证机制，确保数据的准确性。
3.3 数据一致性问题根据抽样调查，发现数据仓库中存在少量数据不一致的情况。
主要原因是不同数据源之间的数据定义和格式不一致。
建议在数据提取和转换过程中进行数据清洗和标准化，确保数据的一致性。
3.4 数据可靠性问题根据抽样调查，发现数据仓库中存在少量数据不可靠的情况。
主要原因是源系统数据传输过程中存在数据丢失或者损坏的情况。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板一、报告概述本报告旨在对数据仓库的数据质量进行评估和分析，为数据管理团队提供详细的数据质量指标和改进建议。
通过对数据仓库的数据质量进行监控和分析，可以确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据的可信度和可用性，为业务决策提供可靠的数据支持。
二、报告内容1. 数据质量评估1.1 数据完整性评估根据数据仓库中的数据表和字段，对数据的完整性进行评估。
通过统计缺失值、空值和异常值的数量和比例，分析数据的完整性情况。
1.2 数据准确性评估通过数据仓库中的数据与源系统数据进行对比，计算数据的准确性指标，如误差率、一致性指数等，评估数据的准确性水平。
1.3 数据一致性评估对数据仓库中的数据进行一致性检查，包括数据表之间的关联关系、数据值的一致性等方面，评估数据的一致性情况。
1.4 数据可用性评估评估数据仓库中的数据是否满足用户需求，包括数据的可访问性、数据的可理解性等方面，提供数据可用性的指标和建议。
2. 数据质量指标根据数据质量评估结果，提供数据质量指标，包括数据完整性指标、数据准确性指标、数据一致性指标和数据可用性指标。
通过数据质量指标，可以直观地了解数据质量的现状和改进方向。
3. 数据质量问题分析根据数据质量评估结果和数据质量指标，分析数据质量存在的问题，包括数据缺失、数据错误、数据重复等方面。
对每个问题进行详细的描述和分析，并提供解决方案和改进建议。
4. 数据质量改进计划根据数据质量问题分析结果，提出数据质量改进计划。
包括改进措施、责任人、时间计划等方面的内容。
通过数据质量改进计划，可以逐步提高数据仓库的数据质量水平。
5. 数据质量监控提供数据质量监控的方法和指标，包括数据质量监控的频率、监控的指标和监控的方法。
通过数据质量监控，可以及时发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复。
三、报告样例数据为了更好地说明报告的内容和格式，以下是一个样例数据仓库数据质量报告的示例：1. 数据质量评估1.1 数据完整性评估在数据仓库中共有100个数据表，其中有10个数据表存在缺失值，缺失值比例为10%。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板一、引言数据仓库是企业中至关重要的组成部份，它存储和管理各种数据，为决策提供支持。
然而，数据仓库的数据质量对于企业的决策和运营至关重要。
本报告旨在对数据仓库的数据质量进行评估和分析，并提供改进建议，以确保数据仓库的数据质量达到最佳水平。
二、数据质量评估1. 数据完整性评估通过对数据仓库中的数据进行抽样和分析，评估数据的完整性。
包括以下指标：- 数据缺失率：统计数据仓库中缺失的数据比例。
- 数据重复率：统计数据仓库中重复的数据比例。
- 数据准确性：通过与源系统数据进行对照，评估数据仓库中数据的准确性。
2. 数据一致性评估通过对数据仓库中不同数据源的数据进行比对，评估数据的一致性。
包括以下指标：- 数据命名一致性：评估数据仓库中数据表、字段等的命名规范是否一致。
- 数据格式一致性：评估数据仓库中数据的格式是否一致。
- 数据逻辑一致性：评估数据仓库中数据的逻辑关系是否一致。
3. 数据可用性评估通过对数据仓库的访问和查询性能进行评估，评估数据的可用性。
包括以下指标：- 数据访问速度：评估数据仓库的查询性能，包括数据加载速度和查询响应时间。
- 数据可靠性：评估数据仓库的稳定性和可靠性，包括数据备份和恢复机制。
三、数据质量分析1. 数据质量问题汇总根据数据质量评估结果，汇总数据仓库中存在的数据质量问题。
包括以下问题：- 数据缺失：列举数据仓库中存在数据缺失的表和字段。
- 数据重复：列举数据仓库中存在数据重复的表和字段。
- 数据错误：列举数据仓库中存在数据错误的表和字段。
2. 数据质量原因分析对数据质量问题进行原因分析，找出导致数据质量问题的根本原因。
包括以下原因：- 数据提取过程：分析数据从源系统到数据仓库的提取过程中可能存在的问题。
- 数据转换过程：分析数据在数据仓库中的转换过程中可能存在的问题。
- 数据加载过程：分析数据从数据转换到数据加载的过程中可能存在的问题。
3. 数据质量改进建议根据数据质量分析结果，提出改进数据质量的建议。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板一、引言数据仓库是企业中存储和管理大量数据的关键系统，对于企业的决策和业务分析具有重要意义。
然而，数据仓库中的数据质量问题可能导致企业在决策和分析过程中产生误导和错误。
因此，本报告旨在评估数据仓库的数据质量，并提供相应的改进建议。
二、数据仓库概述1. 数据仓库架构数据仓库的架构包括数据提取、数据转换、数据加载和数据展示等模块。
每一个模块的数据质量对整个数据仓库的准确性和可靠性具有重要影响。
2. 数据仓库数据质量指标数据仓库数据质量指标包括数据准确性、完整性、一致性、可靠性和时效性等方面。
本报告将根据这些指标对数据仓库的数据质量进行评估和分析。
三、数据质量评估1. 数据准确性评估通过对数据仓库中的数据与源系统数据进行比对，评估数据仓库中数据的准确性。
例如，对照销售数据和财务数据，检查是否存在数据不一致的情况。
2. 数据完整性评估评估数据仓库中数据的完整性，包括缺失值、空值和重复值等方面。
通过对数据仓库中的数据进行统计和分析，检查是否存在数据缺失或者冗余的情况。
3. 数据一致性评估评估数据仓库中不同数据源之间的数据一致性。
例如，对照不同部门的数据，检查是否存在数据定义、格式或者逻辑不一致的情况。
4. 数据可靠性评估评估数据仓库中数据的可靠性，包括数据的完整性、一致性和可追溯性等方面。
通过对数据仓库中的数据进行验证和审核，检查是否存在数据错误或者违反业务规则的情况。
5. 数据时效性评估评估数据仓库中数据的时效性，即数据更新的及时性和延迟程度。
通过对数据仓库中的数据进行时间戳分析和比对，检查是否存在数据过时或者延迟更新的情况。
四、数据质量改进建议1. 数据提取阶段在数据提取阶段，建议增加数据校验和清洗的步骤，确保从源系统提取的数据准确、完整和一致。
2. 数据转换阶段在数据转换阶段，建议加强数据转换规则的定义和验证，确保数据转换过程中不会引入错误或者数据丢失。
3. 数据加载阶段在数据加载阶段，建议增加数据加载前的数据质量检查，例如检查数据的完整性、一致性和可靠性等。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板一、引言数据质量是数据仓库管理中至关重要的一个方面。
本报告旨在提供数据仓库数据质量的详细分析和评估，以帮助您了解数据质量的状况，并提供改进建议。
二、数据质量概述数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过对数据仓库中的数据进行全面的质量评估，可以发现潜在的问题并采取相应的措施进行改进。
1. 数据准确性数据准确性是指数据与实际情况的一致性。
通过对数据仓库中的数据进行比对和验证，我们发现数据准确性方面存在以下问题：- 数据字段中存在错误或不一致的数据类型；- 数据缺失或重复；- 数据格式不规范；- 数据精度不足。
2. 数据完整性数据完整性是指数据的完整程度。
通过对数据仓库中的数据进行完整性分析，我们发现数据完整性方面存在以下问题：- 数据记录缺失；- 数据字段缺失；- 数据关联关系不完整。
3. 数据一致性数据一致性是指数据在不同系统或数据源之间的一致性。
通过对数据仓库中的数据进行一致性检查，我们发现数据一致性方面存在以下问题：- 数据源之间的数据格式和结构不一致；- 数据命名规范不统一；- 数据定义不一致。
4. 数据及时性数据及时性是指数据更新的及时程度。
通过对数据仓库中的数据进行及时性分析，我们发现数据及时性方面存在以下问题：- 数据更新周期过长；- 数据更新频率不统一；- 数据延迟导致决策不准确。
三、数据质量评估结果基于对数据仓库数据质量的详细分析和评估，我们得出以下结论：1. 数据准确性评估结果根据对数据仓库中的数据准确性进行评估，我们发现数据准确性得分为80%，存在一些数据错误和不一致的问题。
建议进行数据清洗和校验，确保数据的准确性。
2. 数据完整性评估结果根据对数据仓库中的数据完整性进行评估，我们发现数据完整性得分为75%，存在一些数据缺失和关联关系不完整的问题。
建议进行数据补充和关联关系的修复，确保数据的完整性。
3. 数据一致性评估结果根据对数据仓库中的数据一致性进行评估，我们发现数据一致性得分为85%，存在一些数据源之间的不一致和命名规范不统一的问题。
数仓年度总结报告(3篇)
第1篇一、前言在过去的一年里，我国数据仓库（Data Warehouse，以下简称“数仓”）领域取得了显著的发展成果。
本报告将总结过去一年数仓在技术、应用、政策等方面的进展，并对未来发展趋势进行展望。
二、技术进展1. 技术架构（1）云原生技术：随着云计算的快速发展，云原生技术逐渐成为数仓领域的主流架构。
云原生技术具有高可用性、弹性伸缩、自动化运维等特点，能够满足数仓日益增长的需求。
（2）大数据技术：Hadoop、Spark等大数据技术逐渐成熟，为数仓提供了强大的数据处理能力。
数仓在数据处理、存储、分析等方面得到进一步提升。
2. 数据治理（1）数据质量：数据质量是数仓的生命线。
过去一年，我国数仓领域在数据质量方面取得了显著成果，包括数据清洗、数据集成、数据质量监控等方面。
（2）数据安全：随着数据安全意识的提高，数仓在数据安全方面投入了大量精力。
加密、脱敏、访问控制等技术得到广泛应用，保障了数据安全。
3. 数据可视化（1）可视化工具：可视化工具在数仓中的应用越来越广泛，如Tableau、PowerBI等，为用户提供直观的数据分析体验。
（2）交互式分析：交互式分析技术得到快速发展，用户可以通过拖拽、筛选等方式进行实时分析，提高了数据分析效率。
三、应用进展1. 行业应用（1）金融行业：金融行业在数仓应用方面取得了显著成果，如风险管理、客户关系管理、产品销售分析等。
（2）零售行业：零售行业通过数仓实现销售预测、库存管理、客户行为分析等，提高运营效率。
2. 企业应用（1）市场营销：企业通过数仓进行市场调研、客户细分、营销活动效果评估等，提高营销效率。
（2）供应链管理：数仓在供应链管理中的应用，如需求预测、库存优化、物流跟踪等，为企业降低成本、提高效益。
四、政策进展1. 国家政策我国政府高度重视数仓领域的发展，出台了一系列政策支持数仓产业发展。
如《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等。
2. 行业标准我国数仓领域逐步形成了一系列行业标准，如《数据仓库术语》等，为行业发展提供了有力保障。
数据仓库数据质量报告模板
数据仓库数据质量报告模板一、报告概述本报告旨在对数据仓库的数据质量进行评估和分析，并提供相应的改进建议。
通过对数据质量的全面检查，可以帮助企业提高数据的准确性、完整性和一致性，从而提升决策的可靠性和效果。
二、数据质量评估指标1. 数据准确性评估数据准确性是指数据与真实情况的一致性程度。
通过以下指标对数据准确性进行评估：- 数据错误率：统计数据中错误数据的比例。
- 数据一致性：检查相同数据在不同数据表中的一致性。
- 数据异常值：检测数据中的异常值和离群点。
2. 数据完整性评估数据完整性是指数据是否具备完整的记录和属性。
以下指标可用于评估数据完整性：- 缺失值比例：统计数据表中缺失值的比例。
- 数据完整性约束：检查数据是否满足事先定义的完整性约束条件。
- 数据重复性：检测数据表中是否存在重复的记录。
3. 数据一致性评估数据一致性是指数据在不同数据源和数据表中的一致性。
以下指标可用于评估数据一致性：- 数据命名一致性：检查数据表中的字段命名是否一致。
- 数据格式一致性：检查数据表中字段的数据类型和格式是否一致。
- 数据关联一致性：检查数据表之间的关联关系是否一致。
4. 数据可用性评估数据可用性是指数据是否易于访问和使用。
以下指标可用于评估数据可用性： - 数据访问性：检查数据访问权限和限制。
- 数据文档化：评估数据的文档化程度和可读性。
- 数据更新频率：统计数据的更新频率和及时性。
三、数据质量评估结果基于以上评估指标，对数据仓库的数据质量进行综合评估，得出以下结果：1. 数据准确性评估结果- 数据错误率：经检查，数据错误率为2.5%，处于可接受范围内。
- 数据一致性：数据在不同数据表中的一致性良好，无明显差异。
- 数据异常值：经过异常值检测，数据中存在少量异常值，需要进一步处理。
2. 数据完整性评估结果- 缺失值比例：数据表中平均缺失值比例为4%，属于可接受范围。
- 数据完整性约束：数据满足事先定义的完整性约束条件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据仓库学号：20111004458班级：193113姓名：华秀指导老师：李程俊2015年1月20日目录一、数据仓库的定义 (3)二、实时数据仓库的技术基础和研究现状 (3)1.技术基础： (3)2.研究现状 (7)三、什么是OLTP、OLAP它们的区别有哪些？ (8)OLTP： (8)OLAP: (8)OLAP和OLTP的区别 (8)四、OLAP有哪些操作 (9)五、数据立方体 (10)六、数据挖掘分类 (11)七、数据挖掘技术 (11)（1）决策树方法 (11)（2）关联规则 (12)（3）神经网络 (12)（4）遗传算法 (12)（5）聚类分析 (12)（6）统计学习 (12)（7）粗糙集 (13)八、 K means聚类算法 (13)一、数据仓库的定义数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decision Making Support）。
对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
数据仓库是近年来才提出的新概念.所谓数据仓库（Data Warehouse）是指这样一种数据的存储地,来自于异地、异构的数据源或数据库的数据经加工后在数据仓库中存储、提取和维护.传统数据库主要面向业务处理,而数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持.数据仓库提供来自种类不同的应用系统的集成化和历史化的数据,为有关部门或企业进行全局范围的战略决策和长期趋势分析提供了有效的支持.数据仓库使用户拥有任意提取数据的自由,而不干扰业务数据库的正常运行.当前,一些企业已经在传统数据处理方面有了较丰富的经验,他们采用数据仓库希望能从中得到更多好处,例如,以合理的代价取得有效的决策支持、促进企业中业务处理过程的重组、改善并强化对客户的服务、强化企业的资产/负债管理、促进市场优化、加速资金周转、帮助实现企业的规模优化.数据仓库的产生和发展为数据采掘技术开辟了新的战场,同时也提出了新的要求和挑战.目前的研究还主要着眼于数据仓库的构建和维护的基本理论、方法上,例如数据仓库更新问题的研究,因为这是迈向实用化的第一步的、首要的任务.下一步将把重点放在数据仓库的有效应用研究上.为高级的决策支持服务是数据仓库的最终目的,因此基于数据仓库的数据采掘理论和技术的研究,自然成为信息科学学术界的热点问题.二、实时数据仓库的技术基础和研究现状1.技术基础：数据仓库系列技术，主要支撑技术有以下一些：数据库技术、ETL技术、OLAP技术、元数据管理技术、前台展现技术、报表技术、挖掘技术、仿真优化技术。
这些支撑技术结合各行业业务后，可以生产各式各样的应用。
当然这些技术中，重点突出了在数据仓库方面的特征，而忽略了计算机技术的一些特征。
比如：OLAP技术，那么就需要计算机存储技术、压缩技术、分区技术、加解密技术、图形化技术等等，这里就不再单独列示。
数据库技术是支撑数据仓库技术的最基础技术。
有关系数据库、层次数据库、网络数据库等类型，目前呈现比较好的发展态势的对象关系数据库也是一种类型。
最典型的是关系数据库的应用。
在数据仓库实践中，关系数据库是实质的数据库存储工具，但针对不同的数据仓库方案，有的关系数据库是还提供了有关的数据仓库元素的查询函数或组件，在支撑数据仓库数据存储的基础上，还能支撑数据仓库的数据探查，比如：Teradata，但是，大部分数据库，以及在大部分数据仓库建设方案中，只是利用数据库作为数据存储的工具。
这样，实质上数据仓库与数据库在技术表现看起来可能是一样的，但是，在系统存储模型上却有着本质的区别。
数据库技术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和高效存储能力（少冗余），比如：关系模式符合第三范式。
但是，数据仓库技术在存储模型建设方面强调数据查询的方便性和快速响应能力。
那么，在数据仓库技术存储模型方面，基于数据库技术而发展的关系模式的理念已经被颠覆，取而代之是各种各样的数据仓库数据模型。
如：星型模型，雪花模型等等。
数据库表也将原来的关系模式改称为了事实表和维表，将原来数据库技术中并不关心的属性域及之间的关系，也分别取了自己的业务名称，如：维度，量度，层次，粒度等。
星形结构数据模型：雪花结构数据模型：两者区别：星型架构中，每个维度都有一个由一些部分组成的主键，该主键连接到事实数据表中由多个部分组成的主键的一个部分。
在雪花模型中，一个或多个维表分解成多个表，每个表都有连接到主维度表而不是事实数据表的相关性维度表。
ETL技术是支撑数据仓库系统正常运转的基本技术。
因为数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合。
随着时间的推移，各种新数据的进入，旧数据的转移等等工作，仓库建设前后，都没有间断过。
要实现这些数据的自动更新运转，以及新业务数据、旧格式新的不同代码的数据进行较好的适应性自动更新运转，ETL技术是必不可少的技术之一。
ETL是Extraction、Transformation、Loading数据抽取、转换、装载系统，该系统整合不同的数据源过来的数据，并对数据进行初步的规格化整理，清洗除杂。
OLAP技术联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时，Codd认为联机事务处理(OLTP)已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd 提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统。
基于Codd的12条准则，各个软件开发厂家见仁见智，其中一个流派，认为可以沿用关系型数据库来存储多维数据，于是，基于稀疏矩阵表示方法的星型结构（star schema）就出现了。
后来又演化出雪花结构。
为了与多维数据库相区别，则把基于关系型数据库的OLAP称为Relational OLAP，简称ROLAP。
代表产品有Informix Metacube、Microsoft SQL Server OLAP Services。
Arbor Software严格遵照Codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据，开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。
被人们称为Muiltdimension OLAP，简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原Arbor Software) Essbase、Showcase Strategy等。
相对于Server OLAP而言。
部分分析工具厂家建议把部分数据下载到本地，为用户提供本地的多维分析。
代表产品有Brio Designer，Business Object。
这样也形成了另一种OLAP俗称Client OLAP。
纵观整个OLAP以及BI的发展历史，从OLTP统计功能à特定模型查询开发àROLAPàMOLAP和Client OLAP,这样一个产品的不断创新发展过程中,使OLAP技术不断成熟和得到市场的认可,也为BI应用提供了很好的技术保障,使得与传统的OLTP系统在市场中平分秋色。
基于Codd的12条准则具体是：准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图；准则2 透明性准则；准则3 存取能力推测；准则4 稳定的报表能力；准则5 客户/服务器体系结构；准则6 维的等同性准则；准则7 动态的稀疏矩阵处理准则；准则8 多用户支持能力准则；准则9 非受限的跨维操作；准则10 直观的数据操纵；准则11 灵活的报表生成；准则12 不受限的维与聚集层次元数据管理技术：所谓元数据meta data是关于数据的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。
同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。
为数据仓库的发展和使用提供方便。
元数管理中，能有效的优化数据仓库中的各种数据模型，乃至可以通过元数据管理实现一个各种数据仓库数据模型的生产平台。
高效的建立数据模型，并同时高效的管理对无感情数据的描述数据，数据一致，描述一致，理解一致，使模型能不断改进和继承。
前台展现技术：主要是具有对集成的数据模型（比如：仓库模型、多维CUBE等）具有数据探查、检索、灵活的图表、甚至影像多媒体的展现技术。
前台展现技术主要的技术目的是将没有感情的、枯燥的结构化数据，用友好的方式、灵活的方式、可定义的方式展现出来，使不懂数据结构的人一眼就可以理解其中数据的含义和业务表现。
目前已经进行很好实践该技术的产品，主流主要有：Cognos Powerplay，Bo,Brio等等。
报表技术：该技术主要是将集成的数据模型（比如：仓库模型、多维CUBE等）里的数据，按照复杂的格式、指定行列统计项形成的特殊的报表。
一般简单的报表可以使用前台展现技术实现，而复杂的报表则需要报表技术来满足要求。
报表技术中，可以灵活的制定各种报表模版库和指标库，根据每个区块或单元格的需要引用指标，实现一系列复杂的符合要求的报表结果。
目前主要的主流产品有：Cognos ,Brio, Crystal Reports, Oracle Reports等等。
挖掘技术：该技术能实现找出数据库中隐藏的信息,用模型来拟合数据,探索型数据分析(Exploratory data analysis),数据驱动型的发现(Data driven discovery),演绎型学习(Deductive learning)功能。
运用一种或多种算法，对海量数据进行探索，试图发现未知的模式或关系，最终做出预测或总结规律。
使用挖掘技术建立的数据模型我们称为挖掘模型。
挖掘模型的精度是挖掘模型的生命。
影响模型的精度的原因主要有以下一些方面的重要因素：（1）建模数据的数据质量以及应用模型的数据质量；（2）对不同数据的业务理解，并能有效的宽定预选模型变量因素；（3）模型的正确的模式使用和挖掘算法使用；（4）模型的正确参数使用和技巧使用。
目前主流的挖掘工具主要有：Data Miner for Java,DB2 Intelligent Miner,Analysis Services(Miner Engine),SAS Enterprise Miner,Clementine等等。