数据仓库架构规划培训
数据仓库培训课件
将相似的数据聚集成不同的群体， 如客户分群、市场细分等。
数据展现技术
报表
通过报表展示数据的汇总和分析 结果，如销售报表、财务报告等
。
图表
通过图表展示数据的趋势和关系 ，如折线图、柱状图、饼图等。
可视化大屏
通过可视化大屏展示数据的实时 动态和全局信息，如监控大屏、
指挥中心等。
03
CATALOGUE
案例二：亚马逊的数据仓库实践
背景介绍：亚马逊作为全球最大的在线零售商之一，需要处理海量的销售数据和客户评价数据，为了更好地进行数据分析和 决策，亚马逊建立了自己的数据仓库。
亚马逊的数据仓库实践采用了分布式计算平台，基于Hadoop平台进行构建，处理海量的销售数据和客户评价数据，同时采 用了ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘，为公司的决策提供了有力的支持 。此外，亚马逊还利用数据仓库进行了客户行为分析，为个性化推荐和精准营销提供了支持。
采用星型模型设计数据仓库，将数据分为事实表和维度表，适用 于快速查询和报表生成。
雪花模型设计
采用雪花模型设计数据仓库，将数据按照层级进行划分，适用于需 要高度扩展和稳定性的系统。
ETL工具的使用
采用ETL工具进行数据抽取、转换和加载，提高数据处理效率和准 确性。
04
CATALOGUE
数据仓库实施
实施步骤
案例四：银行的数据仓库设计
背景介绍：银行作为金融行业的重要机构之 一，需要处理大量的金融交易数据和客户信 息数据，为了更好地进行风险管理和业务决 策，银行进行了数据仓库设计。
银行的数据仓库设计采用了分布式计算平台 ，基于Hadoop平台进行构建，处理大量的 金融交易数据和客户信息数据，同时采用了 ETL工具进行数据清洗和整合，建立了自己 的数据仓库模型，并进行了数据分析和挖掘 ，为风险管理和业务决策提供了有力的支持 。此外，银行还利用数据仓库进行了客户行 为分析，为个性化服务和精准营销提供了支
数据架构培训课程设计
数据架构培训课程设计一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握数据架构的基本概念、原理和方法，培养学生运用数据架构解决实际问题的能力。
具体分为以下三个维度：1.知识目标：学生能够理解数据架构的基本概念，掌握数据模型的设计、数据存储、数据查询和数据挖掘等基本技术。
2.技能目标：学生能够运用数据架构的方法和技巧，独立完成中小型数据架构设计和实现任务。
3.情感态度价值观目标：培养学生对数据架构技术的兴趣和热情，提高学生运用数据架构解决实际问题的意识。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据架构基本概念：数据模型、数据存储、数据查询、数据挖掘等。
2.数据架构设计方法：需求分析、数据模型设计、数据存储设计、数据查询优化等。
3.数据架构实现技术：数据库管理系统、数据仓库、大数据技术等。
4.数据架构应用案例：企业级数据架构应用、云计算环境下的数据架构等。
三、教学方法为了实现课程目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：教师讲解数据架构的基本概念、原理和方法，引导学生理解并掌握相关知识。
2.讨论法：学生分组讨论数据架构设计问题和应用案例，培养学生的思考和合作能力。
3.案例分析法：分析真实的企业级数据架构应用案例，让学生了解数据架构在实际工作中的应用。
4.实验法：学生动手实践，完成数据架构设计和实现任务，提高学生的实际操作能力。
四、教学资源为了支持课程教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：《数据架构教程》等国内外优秀教材。
2.参考书：推荐学生阅读《数据挖掘与知识发现》等相关书籍。
3.多媒体资料：制作课件、教学视频等，丰富教学手段。
4.实验设备：提供计算机、数据库管理系统、大数据平台等实验环境。
五、教学评估本课程的评估方式包括以下几个方面：1.平时表现：评估学生在课堂上的参与程度、提问回答、小组讨论等，占总评的30%。
2.作业：评估学生完成的课后作业质量，包括数据架构设计、实验报告等，占总评的20%。
基于ODSB架构的数据仓库培训教材
数据仓库的相关技术
数据仓库的相关技术-数据展现
Cognos：IBM公司的BI产品，主要提供固定报表，灵活报表，仪 表盘，多维分析等展现工具为企业提供提供完整的业务智能功能的 解决方案。
RIDE：建行自主研发的报表集成开发环境的简称，它主要为了屏蔽 各种BI工具的差异性保证信息展示风格一致，提供面向用户的逻辑 系统以实现个性化的信息展示。
数据源分析
对展现的报表、查询等数据需求进行数据来源和加工业务口径方面分析
区分可从源系统（包括ODSB数据模型和分行特色系统）采集的数据和源系统中无法采集， 需外部录入的数据。
需求分类/整理 从技术层面和业务层面上对需求进行分类/整理工作。
在技术层面，结合展现分析和数据源分析成果，对业务需求从其数据源头（数据源）、中间 加工过程（业务加工口径）、到实现目标（展现功能性需求与非功能性需求）进行综合整理 ；在业务层面，进行需求的整体规划，划分需求模块，必要的时候能用DEMO的方式与需 求提成部门确认需求。
需求评审
在完成需求分类/整理任务后，需求分析说明书完稿，由项目发起部门召集相关 业务部门联系人，召开需求评审会议。
需求分析阶段—投入产出物
数据仓库的相关技术-数据处理
DataStage：是由IBM公司开发的，是一套专门对多种操作数据源 的数据抽取、转换和维护过程进行简化和自动化，并将其输入数据 集市或数据仓库目标数据库的集成工具。DataStage 能够处理多种 数据源的数据，包括各种数据库系统及普通文件系统等。优点是对 于多数据源中的数据处理和文本数据可以通过简单的配置轻松的实 现；缺点是对于需要复杂业务逻辑运算的数据处理比较繁琐，可读 性较差。
数据仓库架构培训共39页
36、“不可能”这个字(法语是一个字 )，只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气，不要看破要突 破，不 要嫉妒 要欣赏 ，不要 托延要 积极， 不要心 动要行 动。 38、勤奋，机会，乐观是成功的三要 素。(注 意：传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素，但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出，乐 观是成 功的第 三要素 。
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢！
39
39、没有不老的誓言，没有不变的承 诺，踏 上旅途 ，义无 反顾。 40、对时间的价值没有没有深切认识 的人， 决不会 坚韧勤 勉。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
数据仓库培训文档(2)
to_location dollars_cost units_shipped shipper
shipper_key shipper_name 22 location_key shipper_type
Measures
数据仓库概念与体系结构
度量
• 数据的实际意义，即描述数据是“什么”。 一般情况下，变量总是一个数值度量指标， 如：话务量、掉话次数、拥塞率等
• 焦点是为决策者进行数据建摸和分析，而不是为
了日常的事务处理
• 通过把对决策支持没有用的数据隔离，对特殊的
主题提供了一个简单明了的视图
8
数据仓库概念与体系结构
与传统数据库的区别：集成的
• 需要集成多个、异构的数据源
–原始数据文件 –网管数据库 –客服数据库
• 数据清洗和数据集成
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数据仓库概念与体系结构
location
location_key street city_key
location_key units_sold dollars_sold avg_sales Measures
city
city_key city province_or_state country
21
星系模型
item
time
time_key day day_of_the_week month quarter year
与传统数据库的区别：集成的
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D M，F 1，0 X，Y 男，女 数据仓库 M，F
操作型环境 应用A 应用B 应用C 应用D 管道-Cm 管道-Inches 管道-m 管道-yds
数据仓库
Cm
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数据仓库概念与体系结构
《数据仓库基础培训》课件
数据仓库的安全性和保密性
1 权限管理
数据仓库中的数据应根据用户角色和权限进行精确的管理，保证敏感数据的安全性。
2 数据加密
对敏感数据进行加密处理，防止未授权的访问和数据泄露。
3 备份与恢复
定期备份数据仓库，以确保数据的可靠性和可恢复性。
数据仓库的性能优化
索引优化
通过合理的索引设计和优化， 提高数据仓库的查询性能。
易用性
数据仓库的设计应简化用户的操作和查询过程， 使其能够轻松获取所需的信息。
数据仓库的建设流程与方法
1
需求分析
根据业务需求和数据源确定数据仓库的
数据建模
2
规模、范围和功能。
设计数据仓库的逻辑模型，包括维度模
型和事实表的建立。
3
ETL开发
进行数据抽取、转换和加载的开和完整。
数据仓库建设的经验与案例分享
成功案例
分享一些数据仓库建设的成功案例，探讨其经验和 最佳实践。
挑战与解决方案
讨论数据仓库建设过程中可能遇到的挑战，以及如 何解决和应对。
数据仓库的未来发展与挑战
1 大数据时代
随着大数据技术的不断发展，数据仓库将面临更大的数据规模和复杂性。
2 实时数据分析
实时数据分析需求的增加，将对数据仓库的实时性和性能提出更高要求。
分区与分片
将数据仓库的数据进行分区和 分片，以提高查询和加载的效 率。
缓存管理
使用缓存技术，预先加载常用 的数据，减少查询时间。
数据仓库的容错机制
数据复制
通过数据复制技术，将数据仓库的副本存储在不同 的地点，提高系统的容错能力。
灾难恢复
制定灾难恢复计划，确保在系统故障或灾难情况下 能够及时恢复数据仓库。
数据库培训过程计划
数据库培训过程计划一、前言随着信息化的发展，数据库已成为企业信息系统中不可或缺的一部分。
因此，对数据库管理人员的培训已成为企业发展的重要组成部分。
本文将对数据库培训的过程计划进行详细的介绍，包括培训的目的、内容、方法和评估等方面的内容。
希望能给有需求的企业提供一些借鉴和参考。
二、培训目的数据库培训的目的是为了让学员掌握数据库的设计、管理、优化、备份与恢复等技能，提高他们在数据库管理方面的综合能力，满足企业对数据库管理人员的需求。
三、培训内容1. 数据库基础知识（1）数据库的基本概念和特点（2）数据库管理系统的组成和功能（3）SQL语言的基本语法和常用命令2. 数据库设计与规范（1）数据库的设计原则和方法（2）数据库模型的选择和设计（3）数据库规范与约束条件的定义3. 数据库管理与优化（1）数据表的创建、修改和删除（2）索引的创建与优化（3）数据表的关联查询和分页查询4. 数据库备份与恢复（1）数据库备份的方法和策略（2）数据库恢复的方法和技巧（3）数据灾难的应对与预防措施5. 安全性与权限控制（1）数据库的安全性规划与实施（2）用户权限的划分与管理（3）数据加密和访问控制6. 实际操作与案例分析（1）实际操作演练（2）案例分析与解决方案四、培训方法1. 理论教学通过授课的方式向学员传递数据库知识，并结合案例分析学习常见问题的解决方法。
2. 实例演练通过操作实例和案例的演练，让学员能够熟练掌握数据库管理的操作技巧。
3. 实践操作提供实际数据库管理的案例给学员，让他们在实际工作中运用所学的知识和技能。
4. 讨论交流开展学员之间的讨论交流，分享经验、互相学习和提高。
五、培训计划1. 培训时间安排（1）时间：5天（2）地点：公司内部或者指定的培训机构（3）时间表：每天8小时的课程安排2. 资源准备（1）课程材料的准备：包括课程教材、案例分析、实例操作等（2）教学设备的准备：包括投影仪、电脑、服务器等3. 培训流程（1）上午：理论教学（2）下午：实例演练和案例分析（3）晚上：学员作业和讨论交流4. 师资安排（1）教学教师：有丰富数据库管理经验的专业人士担任（2）助教：提供实践操作的指导和辅助5. 培训评估（1）学员的学习成绩和操作技能的考核（2）学员培训反馈意见的收集和整理（3）课程效果评价的总结和改进六、培训评估1. 学员考核培训结束后，对学员的学习成绩和操作技能进行考核，评出合格证书。
仓库部门培训课程
仓库部门培训课程大纲
一、仓库概述与组织结构
1. 仓库的定义与功能
2. 仓库的类型
3. 仓库的组织结构与职责
二、仓库选址与布局
1. 仓库选址考虑因素
2. 仓库布局原则与设计
3. 区域划分与货位安排
三、库存管理基础
1. 库存的定义与作用
2. 库存周转率与库存天数
3. 安全库存设定与管理
4. 库存管理指标体系
四、入库管理
1. 入库流程与单据管理
2. 货物验收标准与流程
3. 入库上架操作与注意事项
4. 仓库系统（WMS/TMS）操作与数据录入
五、在库管理
1. 货物保管原则与方法
2. 定期盘点操作与流程
3. 货物批次管理及先进先出（FIFO）原则
4. 在库异常处理及预防措施
六、出库管理
1. 出库流程与单据管理
2. 拣货作业方法与效率提升措施
3. 包装、标签规范及标识方法
4. 出库问题处理及预防措施
七、仓库安全与防护
1. 仓库安全管理的意义与责任
2. 货物防盗与防损措施
3. 仓库消防安全知识与应急预案演练
4. 库内作业安全注意事项及事故预防措施
八、仓库成本控制与管理优化
1. 仓库人力、物力、财力成本构成分析
2. 降低库存成本的方法与实践
3. 提高仓库作业效率的策略和措施
4. 引入现代化技术手段进行仓库管理优化的探讨（如：RFID、AGV 等）
5. 优化仓库布局和流程以降低成本和提高效率的方法与实践。
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第一个案例：
商业银行在建设数据仓库的时候，可能会存在架构上的问题，我们可以参考一下某商 业银行的数据仓库架构，分析一下有哪些可以改进的地方，如下图所示： 数据集市
数据源
整体的数据架构需要优化，包括数据如何迁移，缺少统一的数据管控 体系，缺乏大数据处理机制，数据模型没有统一规划等很多问题。
核心银行系统1
16
商业银行数据仓库建设启示
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
•分阶段开展建设，注重团 队培养
•数据仓库建设与数据管控工作相 辅相成
•业务部门主导及深入参与
•启动数据仓库建设 17
11
系统性能： 对于商业银行来说，如果数据仓库系统的数据链路过长，例如数据从核心业务系统加载
下来，然后再通过交换系统、缓冲区，经过ETL加工，最后到应用系统。这种方式必须考虑 数据的混合负载，也就是数据的加载、数据的加工和前端的访问同时进行，可以进行批量 加载和实时加载。这种工作负载是混合的，需要重点考虑资源的分配问题。
加进来，模型就需要变化，ETL程序也需要修改，这样维护的工作量非常大。同时还需要 考虑数据自助服务，开放数据接口，也就是业务人员通过接口自助服务，自助的取数。但 是一般来说，这种灵活查询不能全部开放，因为数据仓库的数据量非常巨大，有可能一个 查询会影响整个仓库系统，对于开放的查询只开放一些汇总层。而明细基础层，交易层的 数据是不能开放的。
2
数据仓库的典型架构
数据仓库的实现方式可以分成两类：包括数据驱动的方式和业务驱动的方式。
1.数据驱动的实现方式 当业务需求不明确的时候，按照这种方式，先进行对全企业的数据建模，并且按照E/R模
型建立数据仓库，然后再根据业务部门的需求建立相应的数据集市，数据仓库作为数据集市 的唯一来源。从整体的角度进行总体规划，例如6－8个月之内搭建基础数据平台，并出初步 成果，采用循环式开发，每三个月向业务部门提供切实的成果。可以边开发、边投产、边推 广、边收益。 2.业务驱动的实现方式
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原因分析和解决思路 （1）我们在构造数据仓库的时候,如果数据质量得不到保证, 在后续的构建过程中,数据质量所 引发的问题会逐渐被放大。 （2）数据质量问题会贯穿于项目的整个生命周期,所以必须面对并且给出解决办法, 尽量把影 响减小到最少。 （3）通过一些技术检测数据仓库的质量有多种方法。例如第一种方法，对于记录级的，可以 先去分出主表，再通过验证目标表和源表中的主表的记录数是否一致。第二种方法，对于字 段级别的 （4）在大多数情况下，解决数据仓库质量最根本的方法就是从源头解决质量的问题，但是这 种方式需要投入很多的人力成本和时间。 （5）可以通过手工方式对数据仓库问题进行处理。
当业务需求非常明确的时候，按照业务需求迭代式的建设数据仓库，即建设数据仓库的过 程中，有什么样的业务需求就抓取什么数据。解决各业务部门或分行的迫切需求，例如比如 客户信息管理、全行统一管理报表、绩效考核、经营快报等。
4
数据仓库的架构和定位
5
数据仓库质量存在问题的根本原因： 我们可以把数据质量存在问题的原因归为以下几类: （1）数据格式问题, 例如数据的缺失、超出了数据范围、无效数据格式等。 （2）数据一致性问题, 出于性能考虑,可能会去掉一些外键或者检查约束，这样可能会导 致出现数据一致性的问题。 （3）业务逻辑问题, 通常是由于数据库设计出现问题所致。
•挖掘出巨大价值
价值产生
速度快
•速度快
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在大数据环境下的数据仓库架构
结构化数据
ODS
数据仓库
“金子”
流数据 非结构化数据
非结构化元数据
分析应用
Hadoop平台
分析应用
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商业银行数据仓库建设规划 商业银行数据仓库面临的瓶颈 业务价值： 对于大部分的商业银行来说，数据仓库基本上停留在业务报表和供数层面上，业务价 值体现的不够充分，商业银行有大量的数据，有的银行也做了很多的数据分析，但是 没有把业务分析结果转换为业务行动，在国外很多银行都会把分析结果转变成业务规 则或者是业务事件，然后和银行的业务系统揉合到一起，最终形成一个闭环结构。国 内商业银行的高端分析应用不多，也就是没有把对业务的分析结果转换为业务行动。
对于数据仓库的数据质量来说，它可以进行入库时的格式校验和逻辑校验，当入库后， 再通过两端对比等手段确保数据质量，所谓两端对比是指将源系统抽取出一部分数据再和 数据仓库中的一部分数据进行核对。
8
在大数据环境下的数据仓库的建设
什么是大数据？ 大数据是指无法在一定时间内，用传统型的数据库软件对其内容进行抓取、管理和处理的数据的
数据质量： 对于大部分商业银行来说，基本上都是现有数据仓库，然后才进行数据标准的建设，数据标
准很难在数据仓库中落地，大部分商业银行实行了数据质量检查程序，对数据仓库的上游、中 游和下游进行全周期的管理，而且对于前台业务系统，也可能有数据质量问题，所以需要统一 起来。
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后续运维： 当数据仓库建好之后，每天都在加载数据，模型也在不断的扩充，如果有新的数据源
核心银行系统2
数据仓库
核心银行系统3
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第二个案例 我们看一下某商业银行的数据仓库逻辑架构，给我们哪些提示，如下图所示：
数据准备区
数据仓库区
对公系统
个人系统
开放平台 1
开放平台 2
文件传 输平台
ETL服务 器
数据集成 平台
临时区
企业级数 据仓库
应用1 应用2 应用3 应用4
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数据仓库目标架构的建议
数据仓库架构规划培训
数据仓库规划的方法论 “数据标准先行、数据管控落地、数据应用驱动”
数据标准先行：制定数据标准时参考金融数据模型，同步设计了标准参考模型， 直接构成了数据仓库逻辑数据模型的骨架和核心内容。 数据管控落地：以元数据管理为基础，以管控流程为手段，使数据仓库成为可信、 可控的数据源。 数据应用驱动：提升经营管理、决策分析和监管报送水平。
集合。大数据用于在成本可承受的条件下，通过非常快速的采集、发现和分析，从大量的，多类 别的数据中提取价值。大数据是一系列技术的集合，汇集了例如hadoop/Mapreduce,一体机， NoSQL，数据分析与挖掘，商业智能，数据仓库等等。
•多个数据集一起分析
数据量庞 大
数据多样 化
•结构化数据 •非结构化数据
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数据仓库质量解决办法参考案例
采用抽样、统计分析等技术手段提高数据的质量 对于数据仓库来说，它主要存储的是大量的历史数据，所以无形当中加大了数据质量检查 的难度，如何保证进入到数据仓库中的数据质量是高的呢？我们可以采用抽样和统计分析 等技术手段提高数据的质量，并且可以提高数据仓库的高效性。 采用两端对比等手段确保数据质量