(完整word版)建设数据仓库的八个步骤
数据库设计的五个步骤

数据库设计的五个步骤嘿,咱今儿就来说说这数据库设计的五个步骤哈!你想想看,这数据库就好比是一个超级大仓库,里面要放好多好多的东西。
那怎么把这个大仓库规划好、设计好呢,这可就有讲究啦!第一步呢,就像是给这个大仓库先划定个范围,搞清楚到底要放些啥东西。
咱得好好分析分析需求呀,到底需要存啥样的数据,这些数据都有啥特点,可不能瞎整。
这就好比你要收拾屋子,得先知道都有啥东西要放进去吧,不然怎么规划空间呢?第二步呢,就该设计个大致的框架啦。
就跟盖房子似的,先把结构搭起来。
咱得想好怎么把那些数据分类、分组,让它们各归其位,找起来方便呀。
这要是没设计好,到时候找个数据都跟大海捞针似的,那可就麻烦咯!第三步呀,就该精雕细琢啦。
要把那些细节都考虑周全咯,比如数据之间的关系呀,怎么关联起来更合理呀。
这就跟拼图似的,每一块都得放对地方,才能拼成一幅完整好看的画呀。
第四步呢,那可得好好测试测试啦。
就像你新做了一件衣服,得试试合不合身呀。
看看这个数据库能不能正常工作,有没有啥漏洞啥的。
要是不测试,等用的时候出问题了,那可就傻眼咯!最后一步呀,就是优化啦。
就好比给这个大仓库再打磨打磨,让它更高效、更实用。
把那些不必要的东西去掉,让运行速度更快,使用起来更顺手。
你说这数据库设计是不是挺重要的呀?要是没设计好,那后面的使用可就麻烦大了去啦!所以咱可得认真对待这五个步骤,一步一步都走踏实咯。
就像走路一样,一步一个脚印,才能走得稳当,才能让这个数据库发挥出它最大的作用呀!你想想,要是数据库乱七八糟的,那得多闹心呀,找个数据都得找半天,那不是浪费时间和精力嘛!所以呀,咱可得把这五个步骤都做好咯,让数据库成为我们的得力助手,而不是给我们添乱呀!你说是不是这个理儿呢?。
(完整word版)MicroStrategy(mstr)入门教程word版

MSTR开发入门教程目录一、最简单项目开发流程 (4)0.介绍元数据库 (4)1.准备空的RDB,并定义ODBC (4)2.配置元数据库 (4)3.连接项目源 (9)4.创建项目 (10)5.定义数据库实例 (11)6.选择数据仓库表 (13)7.定义事实 (14)8.定义实体 (19)(1)定义Item实体 (20)(2)定义Day实体 (25)(3)定义Year实体 (27)9.更新框架 (30)10.创建度量 (30)11.创建报表 (33)12.设置I-SERVER (36)13.Web浏览 (40)二、完整项目开发 (40)0.Tutorial DW及项目介绍 (40)1.以服务器方式连接元数据库 (41)2.添加数据仓库表 (41)3.修改事实 (42)(1)修改QTY(销售数量)事实 (42)(2)修改AMT(销售金额)事实 (45)(3)修改COST(成本)事实 (48)4.修改实体 (50)(1)Item(商品)实体 (50)(2)Day(日期)实体 (50)(3)Year(年)实体 (52)5.创建新实体 (54)用实体创建向导创建实体 (54)修改Customer实体 (67)修改Emp实体 (68)6.创建0 base report (79)7.报表1 derived metric (81)8.报表2 阈值 (82)9.Filter(筛选) (84)10.Prompt(提示) (84)11.Metric(度量) (84)12.Drill Map(钻取图) (84)13.Hierachy(层系) (84)14.Customer Group(自定义组)、Consolidation(合并) (84)15.Document(文档) (84)16.DataMarting(数据集市) (84)17.Schedule(调度) (85)18.用户管理 (85)19.Partition Mapping(分区映射) (85)三.其它 (85)1.合作开发 (85)2.Narrowcast intro (85)3.MDX (85)4.Cust Web (85)5.universal (85)附录 (85)手动和自动的区别 (85)参考文档 (86)一、最简单项目开发流程背景:已经有一个数据仓库,有一个最简单需求(一张报表,按年查看销售信息),用MSTR 如何实现。
数据仓库基本操作

SQL Server2000数据仓库基本操作主要内容:☝SQL Server 2000 Analysis Service安装与简介;☝Microsoft Access 2003 数据库简介;☝配置Analysis Service工具;☝使用Analysis Services管理数据源;☝Windows 系统环境下ODBC数据源设置;☝维度和多维数据集的基本创建方法。
注意事项:☝明确要分析的数据库、数据、表、字段等基本信息;☝明确多维数据建立与分析的目的。
目录数据挖掘与数据仓库实验一:...................................................................... 错误!未定义书签。
第10章Microsoft SQL Server 2000 数据仓库基本操作 (2)10.1 Analysis Manager的配置 (2)10.2 数据源的管理 (5)10.3 多维数据集和维度的创建 (14)10.3.1 创建维度 (14)10.3.2 创建多维数据集 (24)ODBC配置 (28)第10章 Microsoft SQL Server 2000 数据仓库基本操作教材 《数据仓库与数据挖掘技术原理及应用》/姚家奕 编著.—北京 电子工业出版社,2009.8:P24010.1 Analysis Manager 的配置1. 启动SQL server 2000 服务器2. 注意启动的服务器(V ),服务(R ):SQL Server3. 启动Analysis Manager计算机名4. 注册服务器点击【确定】后,稍等一会连接分析服务器。
5. 新建(注销)数据库6. 数据库命名:这里为FoodMart 2000单击【确定】后,FoodMart 2000数据库产生。
10.2 数据源的管理1. 指定ODBC数据源2. 指定SQL Server数据源后面的设置与利用ODBC数据源内容相同。
数据仓库构建与管理

数据仓库构建与管理随着现代信息技术的快速发展和应用,数据的产生量和存储量越来越大,同时人们对数据分析和处理的需求也越来越迫切。
数据仓库作为一种专用于数据管理、分析和挖掘的存储系统,已成为现代企业信息化管理的重要手段。
数据仓库的构建与管理关系到企业信息化建设的全局思路和目标实现,下面我将结合自己的实践经验,从数据仓库的构建、架构设计、数据集成与清洗、数据挖掘与分析以及数据仓库管理等方面,详细介绍数据仓库的构建与管理。
一、数据仓库的构建数据仓库的构建是一个非常复杂的过程,直接关系到数据仓库后续的使用效果和管理效率。
数据仓库的构建可以分为以下几个步骤:1.需求分析:在数据仓库的构建之前,首先需要进行需求分析,分析企业的业务和信息化建设目标,明确数据仓库的建设目标和应用场景。
明确数据仓库的专业术语、数据模型、数据源、操作维度、查询场景等。
2.数据源的选择和清洗:数据仓库的建设离不开数据源,数据源的选择和清洗关系到数据质量和数据集成效果。
在数据源的选择上,需要根据实际情况和需求,选择合适的数据源。
在数据源的清洗上,要对数据进行抽取、转化和加载等处理,剔除重复、缺失、错误或者不规范的数据。
3.数据建模:数据仓库的成功架构是基于良好的数据模型。
数据建模设计相当于建立数据仓库的蓝图,其目的是为了定义数据仓库的架构、操作维度和操作层次,以实现数据的快速查询和详细分析。
在数据建模上,需要考虑的元素包括:数据仓库设计模型、ETL(抽取、转化和加载)过程、操作数据模型、接口数据模型、物理存储模式和用户组件模型。
4.集成和测试:在数据仓库构建之后,需要运用各种工具对系统进行集成、测试和优化,保证系统的稳定性和数据仓库的使用效果。
集成和测试过程中,需要注意的事项包括:测试过程、测试方案、测试标准、测试方法、测试工具、测试数据、测试时间和测试人员等。
二、数据仓库的架构设计数据仓库的架构设计是数据仓库构建的基础和关键,数据仓库架构的设计不仅要考虑系统的效能和安全性,还需要满足企业业务的需求和管理要求。
数据库建设的步骤与流程

数据库建设的步骤与流程数据库建设的步骤与流程在当今信息时代,数据库已经成为了各个领域管理和处理数据的首选工具,如何进行数据库的建设和管理是非常重要的。
本文将从基础开始,通过逐步深入的方式,介绍数据库建设的步骤与流程,并分享我的观点和理解。
一、确定需求和目标1. 确定所需数据:需要梳理出需要在数据库中存储和管理的数据类型和数量。
2. 分析数据需求:进一步分析和了解数据的来源、格式、结构以及所需的处理能力。
3. 确定目标和用途:明确数据库建设的目标和用途,比如是否用于业务管理、数据分析等。
二、数据库设计1. 概念设计:根据需求和目标,进行数据库的概念设计,包括实体-关系模型、数据流图等。
2. 逻辑设计:在概念设计的基础上,进行数据库的逻辑设计,包括表结构、关系模式等。
3. 物理设计:基于逻辑设计,进行数据库的物理设计,包括选择合适的数据库引擎、表空间规划等。
三、数据库建立与实施1. 数据库安装:选择和安装适合的数据库管理系统,并进行必要的配置。
2. 数据库创建:根据设计的数据库模型,创建相应的表结构、约束等。
3. 数据导入:将现有的数据导入到数据库中,确保数据的完整性和准确性。
4. 数据库优化:优化数据库的性能和效率,包括索引的创建、查询优化等。
5. 数据库备份和恢复:建立数据库的备份机制,确保数据的安全和可恢复性。
四、数据库运维与管理1. 数据库监控:建立监控系统,实时监控数据库的性能参数和运行状况。
2. 故障处理:及时处理数据库故障和异常,保证数据库的稳定运行。
3. 安全管理:建立合适的用户权限管理机制,保护数据的安全性和隐私性。
4. 数据库维护:定期进行数据库的维护工作,如索引重建、数据库优化等。
5. 数据库升级与扩展:根据业务需求,对数据库进行升级和扩展,提升系统性能和功能。
总结回顾:通过以上的步骤和流程,我们可以逐步建设一个高效、安全的数据库。
在确定需求和目标时,需全面考虑数据的特点和用途;在数据库设计阶段,需进行概念、逻辑和物理设计,确保数据库结构的合理性;在数据库建立与实施阶段,需进行数据库安装、创建、导入等操作;在数据库运维与管理阶段,需进行监控、故障处理、安全管理、维护等工作。
建库流程-------

MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统操作手册成都中地六合科工贸有限公司二○一二年八月系统总述MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统是在MapGisK9平台上,运用设计模式、元数据和软件构件等先进的软件开发技术并结合当前农村集体土地确权登记发证的实际需求开发完成。
系统具有“多级用户,适用面广”、“功能齐全,方便实用”、“界面友好,易于操作”、“数据丰富,拓展性强”的特点。
本系统分为两部分:MapGIS 四川农村集体土地确权建库系统与MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统。
建库系统主要是数据入库、数据转换、数据检查、成果管理、汇总出表、等功能。
管理系统主要数据汇总、报表输出、宗地统一编码、土地登记、变更管理、成果管理、打证发证等功能。
本文档主要介绍集体土地所有权建库,文档中提到的集体土地确权系统涵盖所有权。
(确权包括所有权、使用权,也包括个别地方提到的所有权、宅基地使用权、建设用地使用权)一、农村集体土地确权数据库标准为规范农村集体土地确权数据库的内容、数据库结构、数据交换格式,促进城乡一体的管理和共享,根据《中华人民共和国土地管理法》等法律、法规,参照《第二次全国土地调查技术规程》、《土地登记规则》、《农村集体土地确权调查规程》等相关标准和规程,制定本标准。
农村集体土地确权数据库包括应用于农村集体土地确权数据处理、管理、交换和分析应用的基础地理要素、土地权属要素、土地利用要素、栅格要素,以及房屋等附加信息。
1.1依据标准主要依据《土地利用数据库标准》、《第二次全国土地调查技术规程》、《第二次全国土地调查数据库汇交办法》、《四川省第二次土地调查技术规范》和其他相关标准规范开展系统建设工作。
1.2土地利用行业规范和标准《中华人民共和国土地管理法》(1998年8月29日国家主席令第8号)《中华人民共和国土地管理法实施条例》(1998年12月27日国务院令第256号)《第二次全国土地调查技术规程》(TD/T 1014-2007);《第二次全国土地调查总体方案》《第二次全国土地调查实施方案》《土地登记办法》国土资源部令第40号;《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2007);《土地利用数据库标准》《第二次全国土地调查数据库建设的技术规范》;《四川省第二次土地调查实施方案》(川办函[2007]239号);《四川省第二次土地调查技术规范》;《地形数据库与地名数据库接口技术规程》(GB/T 17797-1999)《基础地理信息数字产品数据文件命名规则》(CH/T 1005-2000)《基础地理信息数字产品元数据》(CH/T 1007-2001)《国家基本比例尺地形图分幅和编号》(GB/T 13989-1992)《地球空间数据交换格式》(GB/T 17798-1999)《中华人民共和国行政区划代码》(GB/T 2260-1999)二、系统安装环境2.1 硬件环境(1)建议使用Microsoft Windows Server2003系统;(2)IIS;(3) 建议存储空间在100GB以上,内存2GB以上;2.2 软件环境(1)Microsoft OFFICE 2003;(2)32 位Microsoft SQL Server2005;(3)准备2台机器,一台安装MapGIS K9 20111230 SP2 数据中心集成开发平台和MapGIS 四川农村集体土地确权登记发证系统0803;另一台安装MapGIS K9 SP2 数据中心开发平台20110426和MapGISK9国土资源数据中心系统8月8号;(注:IE浏览器最好是6.0、7.0,不能装搜狗、百度工具栏、)三、软件安装3.1其他软件安装(1)安装IIS;(2)安装Microsoft SQL Server2005;3.2 许可证服务安装许可证服务器可以单独安装在服务器上,也可以和MapGISK9应用产品一起安装在服务器上。
数据仓库建设方案模板

数据仓库建设方案第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其它子系统经过车地通信传输的实时或离线数据, 经过一系列综合诊断分析, 以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施, 为车辆的故障根因修复提供必要的支持。
根据专家系统数据仓库建设目标, 结合系统数据业务规范, 包括数据采集频率、数据采集量等相关因素, 设计专家系统数据仓库架构如下:数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容:数据采集: 负责从各业务自系统中汇集信息数据, 系统支撑Kafka、 Storm、 Flume及传统的ETL采集工具。
数据存储: 本系统提供Hdfs、 Hbase及RDBMS相结合的存储模式, 支持海量数据的分布式存储。
数据分析: 数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。
数据服务总线: 数据系统提供数据服务总线服务, 实现对数据资源的统一管理和调度, 并对外提供数据服务。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容: 外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。
外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层( ODS) ; 内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据汇集专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统( TCMS) 、车载子系统等相关子系统, 数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类, 实时数据采集主要对于各项检测指标数据; 非实时采集包括日检修数据等。
根据项目信息汇集要求, 列车指标信息采集具有采集数据量大, 采集频率高的特点, 考虑到系统后期的扩展, 因此在数据数据采集方面, 要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集, 同时系统应该灵活可配置, 可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。
干货深度0-1建设数据仓库(推荐收藏)

⼲货深度0-1建设数据仓库(推荐收藏)实⽤⼲货来了!导读:有朋友私信我,说希望了解数仓的整体建设中的细节及模板。
那有啥说的,上⼲货!数仓全景图镇楼00建设过程数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模,但是这些步骤⽐较抽象。
为了便于落地,我根据⾃⼰的经验,总结出上⾯的七个步骤:梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建⽴。
每个步骤不说理论,直接放⼯具、模板和案例。
01业务流程1找到公司核⼼业务流程,找到谁,在什么环节,做什么关键动作,得到什么结果。
2梳理每个业务节点的客户及关注重点,找到数据在哪。
02分域/主题3决定数仓的建设⽅式,快速交活,就⽤⾃下⽽上的建设。
要全⾯⽀撑,就顶层规划,分步实施,交活稍微慢点。
4同时按照业务领域划分主题域。
主题域的划分⽅法有:按业务流划分(推荐)、按需求分、按职责分、按产品功能分等。
03指标体系5指标的意义在于统⼀语⾔,统⼀⼝径。
所以指标的定义必须有严格的标准。
否则如⽆根之⽔。
指标可分为原⼦指标、派⽣指标和衍⽣指标,其含义及命名规则举例如下:6依照指标体系建设标准,开始梳理指标体系。
整个体系同样要以业务为核⼼进⾏梳理。
同时梳理每个业务过程所需的维度。
维度就是你观察这个业务的⾓度,指标就是衡量这个业务结果好坏的量化结果。
请注意,此时不能被现有数据局限。
如果分析出这个业务过程应该有这个指标,但是没有数据,请标注出来,提出收集数据的需求。
04实体关系7每个业务动作都会有数据产⽣。
我们将能够获取到的数据,提取实体,绘制ER图,便于之后的维度建模。
8同样以业务过程为起点向下梳理,此时的核⼼是业务表。
把每张表中涉及的维度、指标都整理出来。
05维度整理9维度标准化是将各个业务系统中相同的维度进⾏统⼀的过程。
其字段名称、代码、名字都可能不⼀样,我们需要完全掌握,并标准化。
维度的标准尽可能参照国家标准、⾏业标准。
例如地区可以参照国家⾏政区域代码。
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大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制建设数据仓库的八个步骤摘要:建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题。
关键词:数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。
因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库。
开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。
1.系统分析,确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流,了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义,确定各个主题下的查询分析要求。
业务人员往往会罗列出很多想解决的问题,信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总,确定数据仓库所实现的业务功能。
一旦确定问题以后,信息部门的人员还需要确定一下几个因素:·操作出现的频率,即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
·在系统中需要保存多久的数据,是一年、两年还是五年、十年。
·用户查询数据的主要方式,如在时间维度上是按照自然年,还是财政年。
·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟,还是几小时。
由于双方在理解上的差异,确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程,信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看,以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后,第二个步骤就是选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分析工具等。
这里有许多因素要考虑,如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等,以下是一些公认的选择标准:·厂商的背景和支持能力,能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
·数据库对大数据量(TB级)的支持能力。
·数据库是否支持并行操作。
·能否提供数据仓库的建模工具,是否支持对元数据的管理。
·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具(ETT)。
·能否提供完整的决策支持工具集,满足数据仓库中各类用户的需要。
3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下:(1)确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。
(2)基于主题视图,把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。
(3)识别主题之间的关系。
(4)分解多对多的关系。
(5)用范式理论检验逻辑数据模型。
(6)由用户审核逻辑数据模型。
4.逻辑数据模型转化为数据仓库数据模型具体步骤如下:(1)删除非战略性数据:数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项,某些用于操作处理的数据项要删除。
(2)增加时间主键:数据仓库中的数据一定是时间的快照,因此必须增加时间主键。
(3)增加派生数据:对于用户经常需要分析的数据,或者为了提高性能,可以增加派生数据。
(4)加入不同级别粒度的汇总数据:数据粒度代表数据细化程度,粒度越大,数据的汇总程度越高。
粒度是数据仓库设计的一个重要因素,它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。
显然,粒度级别越低,则支持的查询越多;反之,能支持的查询就有限。
对数据操作的效率与能得到数据的详细程度是一对矛盾,通常,人们希望建成的系统既有较高的效率,又能得到所需的详细资料。
实施数据仓库的一个重要原则就是不要试图包括所有详细数据,因为90%的分析需求是在汇总数据上进行的。
试图将粒度细化到最低层,只会增加系统的开销,降低系统的性能。
5.数据仓库数据模型优化数据仓库设计时,性能是一项主要考虑因素。
在数据仓库建成后,也需要经常对其性能进行监控,并随着需求和数据量的变更进行调整。
优化数据仓库设计的主要方法是:·合并不同的数据表。
·通过增加汇总表避免数据的动态汇总。
·通过冗余字段减少表连接的数量,不要超过3~5个。
·用ID代码而不是描述信息作为键值。
·对数据表做分区。
6.数据清洗转换和传输由于业务系统所使用的软硬件平台不同,编码方法不同,业务系统中的数据在加载到数据仓库之前,必须进行数据的清洗和转换,保证数据仓库中数据的一致性。
在设计数据仓库的数据加载方案时,必须考虑以下几项要求:·加载方案必须能够支持访问不同的数据库和文件系统。
·数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求,能够在规定的时间范围内完成。
·支持各种转换方法,各种转换方法可以构成一个工作流。
·支持增量加载,只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。
7.开发数据仓库的分析应用建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力,必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。
信息部门所选择的开发工具必须能够:·满足用户的全部分析功能要求。
数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门,他们的业务不同,要求的分析功能也不同。
如有的用户只是简单的分析报表,有些用户则要求做预测和趋势分析。
·提供灵活的表现方式。
分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现,支持复杂的图表。
使用方式上,可以是客户机/服务器方式,也可以是浏览器方式。
事实上,没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求,一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现,因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题,对于用户来说,希望看到的是一致的界面。
8.数据仓库的管理只重视数据仓库的建立,而忽视数据仓库的管理必然导致数据仓库项目的失败。
数据仓库管理主要包括数据库管理和元数据管理。
数据库管理需要考以下几个方面:·安全性管理。
数据仓库中的用户只能访问到他的授权范围内的数据,数据在传输过程中的加密策略。
·数据仓库的备份和恢复。
数据仓库的大小和备份的频率直接影响到备份策略。
·如何保证数据仓库系统的可用性,硬件还是软件方法。
·数据老化。
设计数据仓库中数据的存放时间周期和对过期数据的老化方法,如历史数据只保存汇总数据,当年数据保存详细记录。
然而,元数据管理贯穿于整个系统的建设过程中,元数据是描述数据的数据。
在数据采集阶段,元数据主要包括下列信息:·源数据的描述定义:类型、位置、结构。
·数据转换规则:编码规则、行业标准。
·目标数据仓库的模型描述:星型/雪花模型定义,维/事实结构定义。
·源数据到目标数据仓库的映射关系:函数/表达式定义。
·代码:生成转换程序、自动加载程序等。
在数据管理阶段,元数据主要包括下列信息:·汇总数据的描述:汇总/聚合层次、物化视图结构定义。
·历史数据存储规则:位置、存储粒度。
·多维数据结构描述:立方体定义、维结构、度量值、钻取层次定义等。
在数据展现阶段,元数据主要包括以下信息:·报表的描述:报表结构的定义。
·统计函数的描述:各类统计分析函数的定义。
·结果输出的描述:图、表输出的定义。
元数据不但是独立存放,而且对用户是透明的,标准元数据之间可以互相转换。
1、培训目的1.1 改善部门各级各类员工的知识结构、提升员工的综合素质,提高员工的工作技能、工作态度和行为模式,满足部门的快速发展需要,更好的完成部门的各项工作计划与工作目标。
1.2、加强部门各级各类员工职业素养与敬业精神,增强员工服务意识与服务水平,打造高绩效团队,减少工作失误,提高客户满意度,提高工作效率。
1.3 提升部门凝聚力、吸引力、向心力和战斗力,为部门进一步发展储备相关人才。
1.4 锻炼员工的学习表达能力。
1.5 完善部门各项培训制度、培训流程以及建立系统的培训体系,实现各项培训工作顺利、有效实施。
2、培训原则2.1 以部门战略与员工需求为主线。
2.2 以素质提升与能力培养为核心。
2.3 以针对性、实用性、价值型为重点。
2.4以项目式培训和持续性培训相互穿插进行。
2.5坚持理论与实践相结合、学习与总结相结合。
2.6坚持部门内部培训为重点、内训与外训相结合。
2.7坚持学历性教育培训和岗位培训相结合。
2.8 实现由点、线式培训到全面系统性培训转变。
3、培训的实施3.1培训内容的决定部门所有成员对自己要培训的需求提出建议,相关负责人收集并统计,根据统计结果,按需求量较大或需求的紧迫性来决定培训的内容。
3.2 培训方式分为正式培训和技术交流。
正式培训需要讲师准备PPT、有关课件,利用投影等设备进行讲授,并进行培训效果考核和学员成绩考查。
技术交流可不准备课件,直接采用即兴口头演讲的方式进行。
3.3培训时间根据学习要求,不定期进行有关主题内容的培训。
3.4 讲师安排讲师实行报名制。
根据部门发布的员工培训需求统计结果,选择自己熟悉或感兴趣的培训科目报名。
部门经理根据报名情况决定讲师人选。
3.4 培训效果评估3.4.1 培训后,参与人员对培训的讲师、培训的内容、总体效果等做出评价。
3.4.2 讲师准备10个以内的培训内容相关的试题,受训者根据培训内容来做答,经讲师批阅后整理到员工培训考核成绩表,并把成绩表交由部门经理审阅,最后相关负责人存入个人培训档案。
3.5 奖惩方式对于正式培训,培训完后,参与培训人员给讲师打分,根据打分情况给予讲师0、1、2、3分积分。
对于技术交流,根据培训内容和效果,给予所有主要参与者0,1,2分不等的积分。
参加培训者考核合格后给予0.5、1分不等积分。
年终累计积分,根据积分情况给予奖励。
对于年终参加培训积分不足年度部门总培训积分的80%者,给予一定的惩罚。
4、培训材料4.1员工培训签到表4.2讲师应提前准备好培训的PPT,如果培训项目开发知识应准备好实例。
4.3 培训内容相关的试题4.4内部培训效果评估表4.5员工培训考核成绩表5、相关附件附件一员工培训签到表附件二员工培训考核成绩表附件三内部培训效果评估表部门:__________ _ 姓名:____________ 培训内容:__________ _ 培训时间:__________ 请就下面每一项进行评价,并请在相对应的分数上打“√”:。