数据仓库实践系列课程(1)——数据仓库基本概念
数据仓库概念、设计及应用
04 数据仓库的挑战与未来发展
数据整合与数据质量
数据整合
数据仓库需要从多个源系统整合数据，确保数据的准确性和一致性。这涉及到 数据清洗、转换和加载（ETL）等过程，以及数据映射和数据路由等技术的使 用。
数据质量
数据质量是数据仓库的核心要求之一，包括数据的准确性、完整性、一致性和 及时性。数据仓库需要建立数据质量管理和校验机制，以确保数据的可靠性和 可用性。
概念模型设计
使用实体-关系模型或统一建模语言（UML）进行概念模型设计， 定义系统中的实体和它们之间的关系。
逻辑模型设计
将概念模型转换为逻辑模型，确定数据仓库中的表、字段和主键 等。
物理模型设计
根据存储和性能要求，设计数据的物理存储结构。
数据存储设计
数据存储介质
选择合适的存储介质，如关系数据库、NoSQL数据库或大数据存储 系统。
数据仓库的特点
总结词
数据仓库具有数据集成性、数据稳定性、数据时变性等特点。
详细描述
数据仓库中的数据是经过清洗、整合和转换的，具有高度的数据集成性，能够提供一致、准确的数据。此外，数 据仓库中的数据是长期存储的，具有稳定性，不会频繁变动。同时，数据仓库支持对历史数据的查询和分析，能 够反映数据的时变性。
数据仓库概念、设计及 应用
目录
Contents
• 数据仓库概述 • 数据仓库设计 • 数据仓库应用 • 数据仓库的挑战与未来发展
01 数据仓库概述
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式、长期存储系统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
详细描述
数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，通常采用关系型数据库管理系统 （RDBMS）进行构建。它是一个集中的存储库，用于存储来自多个源系统的数据， 并对其进行清洗、转换和整合，以便进行数据分析和报告。
第一讲数据仓库基础
1.1.1 数据仓库特点（面向主题的）
操作型数据库
生产系统
数据仓库
销售系统
客户
财务系统
操作型数据库是面向特殊处理 任务，各个系统之间各自分离
数据仓库是按照一定的主题域
进行组织。一个主题通常与多 个操作型信息系统相关
1.1.2 数据仓库特点（集成的）
➢缺乏数据模型和数据访问的标准
内容
数据 仓库
1、数据仓库的概念、特点与组成 2、OLAP的概念、特点与类型 3、数据仓库系统的体系结构 4、数据仓库的实施 5、数据仓库的产生、发展与未来 6、数据仓库的数据存储与处理
3.1 数据仓库系统的体系结构
独立的数据仓库体系结构 独立的数据集市体系结构 数据仓库+数据集市体系结构 实时数据仓库体系结构
信息性不论数据量有多大也不管数据存储在何处olap系统应能及时获得信息并且管理大容量信2021年11月25日星期四26roltpmolaproltpmolap优点没有大小限制现有的关系数据库的技术可以沿用可以通过sql实现详细数据与概要数据的存储现有关系型数据库已经对olap做了很多优化包括并行存储并行查询并行数据管理基于成本的查询优化位图索引sqlolap扩展cuberollup等大大提高roalp的速度性能好响应速度快专为olap所设计持高性能的决策支持计算复杂的跨维计算多用户的读写操作行级的计算缺点一般比mdd响应速度慢不支持有关预计算的读写操作sql无法完成部分计算无法完成多行的计算无法完成维之间的计算增加系统复杂度增加系统培训与维护费受操作系统平台中文件大小的限制难以达到tb级只能1020g需要进行预计算可能导致数据爆炸无法支持维的动态变化缺乏数据模型和数据访问的标准2021年11月25日星期四3132唯一的企业级的数据仓库数据仓库datawarehouse外部的内部的源数据系统sourcedatasystems数据集结区datastagingarea处理过程
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识1、什么是数据仓库？权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
1）数据仓库是用于支持决策、面向分析型数据处理；2）对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，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。
面对大数据的多样性，在存储和处理这些大数据时，我们就必须要知道两个重要的技术。
分别是：数据仓库技术、Hadoop。
当数据为结构化数据，来自传统的数据源，则采用数据仓库技术来存储和处理这些数据，如下图：2、数据仓库和数据库的区别？从目标、用途、设计来说。
1）数据库是面向事务处理的，数据是由日常的业务产生的，并且是频繁更新的；数据仓库是面向主题的，数据来源多样化，经过一定的规则转换得到的，用于分析和决策；2）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的是历史数据；3）数据库设计一般符合三范式，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库设计一般不符合三范式，有利于查询。
3、如何构建数据仓库？数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本。
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域3）构建总线矩阵、维度建模总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）4）设计数仓分层架构5）模型落地6）数据治理4、什么是数据中台？数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。
这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据仓库数据仓库概述_2022年学习资料
搜索指数-成交指数-搜索与成交指数-趋势简报-iphone5s:■搜索指数-"ph..“最近七天的搜索指数 比↓6.6%，与去年同-其相比◆1362.0%。-2014.03.01-2014.08.31-245.93 -"iph.最近三十天的搜索指数环比↑5.5%，与去年-同期相比十2277.7%ǒ-217,850-“ph "朱来一周内的总体趋势预测：保持平稳。-189,766-去阿里指数查看供货情况-W从-161,681-相关 识-133,596-搜索指数：-指数化的搜索里，反映搜索掐势，不等同于搜索次-105,511-数。-成交指 ：-由搜索带来的成交里，并进行指数化处理。反映成交-03-14-04-07-05-01-05-25-068-07-12-08-05-08-29-趋势，不等同于成交里或成交金额。-数据来源：-7月8月3月0用1用 月月2月3月4月币月6月月8月甲月10用1用2月月2月3月4月月6月月8月甲月10用1用2月月月3月4月序 6月月8》-淘宝网和天猫的总数据。-详细信息>
1.1数据仓库产生的原因-数据处理的类型->-操作型处理（OLTP:数据的收集、整理、存储、-查询和增、删 改操作。-分析型处理OLAP:数据的再加工，往往要访问大-量的历史数据，进行复杂的统计分析。-10
1.1.1操作型数据处理-是数据库系统的主要应用-特点：数据存取频率高、响应时间要快、-存取数据量小、数据 储正确可靠。-冬系统基本架构：-用户-应用系统-数据库管理系统-11
1.1.2分析型数据处理-典型的分析型应用就是决策支持系统。-需要具备的基本功能是：建立各种数学模型，对据统计分析，得出有用的信息作为决策的依据。-14
人群定位从2014-06-01到2014-08-31,91天来搜索iphone5s的消费者-性别比例-年龄 显示人群占比-喜好度-TGD-115-28%-72%-偏高-100-偏低-85-18-24-25-29-3 -34-35-39-40-49-50-59-分享到固②名从-星座☐显示人群占比-爱好□显示人群占比-摩羯水瓶-及射手-双鱼-见天蝎-的白羊-95100105-倾向性-四天秤-8金牛-四处女-国效子-见师子-☑巨 -爱美-数码-户外-运动-宠物-居家-健美-摄景影-花卉-爱吃-女生-一族-主妇-委食-收藏
数据仓库 的名词解释
数据仓库的名词解释数据仓库的名词解释数据仓库（Data Warehouse）是指一个用于存储、整合和管理企业各个部门产生的大规模数据的集中式数据库系统。
它主要用于支持企业决策制定、战略规划以及业务分析。
数据仓库的设计和构建需要考虑数据的采集、转换、加载以及存储等多个方面，以确保数据的准确性和可用性。
一、数据仓库的基本概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持企业决策制定和业务分析。
它将来自不同数据源的数据进行抽取、转换和加载，形成一个统一的、易于查询和分析的数据源。
数据仓库的特点：1. 面向主题：数据仓库以主题为中心，将数据按照主题进行组织和存储，以满足不同部门和用户的信息需求。
2. 集成：数据仓库将来自不同数据源的数据进行整合，消除了数据冗余和不一致性。
3. 时间一致性：数据仓库中的数据是按照一致的时间标准进行存储和管理的，以支持历史数据分析和趋势预测。
4. 非易失性：数据仓库中的数据一旦存储，不会轻易被删除或修改，以确保数据的可追溯性和可靠性。
二、数据仓库的架构和组成部分数据仓库的架构通常包括数据采集、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等几个关键组成部分。
1. 数据采集：数据仓库的数据采集涉及到从各个数据源中提取和抽取数据的过程。
这些数据源可以是企业内部的关系型数据库、操作型数据源，也可以是外部的数据源，如Web数据、日志数据等。
数据采集可以通过ETL（Extract、Transform、Load）工具进行，在此过程中可以对数据进行清洗、转换和加工。
2. 数据转换：数据采集后，需要进行数据转换的操作，将采集到的数据进行整合和规范化。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换等一系列处理，以确保数据的一致性和质量。
3. 数据加载：数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载可以是全量加载，也可以是增量加载。
在加载过程中，还可以对数据进行校验和验证，以确保数据的准确性和完整性。
数据仓库的基本概念
数据仓库的基本概念随着信息技术的不断发展和应用，数据已经成为企业管理和决策的重要资源。
在日常运营中，企业需要大量的数据来支持业务流程和决策，但这些数据通常被分散在不同的系统和部门中，难以实现统一的管理和利用。
为了解决这一问题，数据仓库应运而生。
数据仓库是一种专门用于存储和管理企业数据的系统，它可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型，并提供灵活的查询和分析功能，帮助企业更好地理解业务状况和趋势，为决策提供支持。
数据仓库的基本结构数据仓库通常由三个主要组件组成：数据源、数据转换和数据存储。
数据源是指企业内部或外部的各种数据来源，包括关系型数据库、文件系统、数据仓库、云存储等。
数据源的数据需要经过抽取、清洗、转换等操作，才能被存储到数据仓库中。
数据转换是指将数据源中的数据进行规范化、整合和转换，以满足数据仓库的数据模型和数据质量要求。
数据转换通常包括数据清洗、数据转换、数据集成等过程，其中数据清洗是最为重要的一环，它可以帮助企业清除数据中的噪声、冗余和错误，提高数据质量。
数据存储是指将经过转换后的数据存储到数据仓库中，以供后续的查询和分析。
数据存储通常采用多维数据模型，将数据按照不同的维度进行组织和存储，以提高查询效率和灵活性。
数据存储的核心是数据仓库服务器，它可以支持多种查询方式和分析工具，如OLAP、数据挖掘、报表等。
数据仓库的特点数据仓库具有以下几个特点：1. 面向主题：数据仓库是以主题为中心进行建模和存储的，每个主题都包含一组相关的数据，如销售、库存、客户等。
这种面向主题的设计可以帮助企业更好地理解业务，提高决策效率。
2. 集成性：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成和转换，形成一致的数据模型。
这种集成性可以帮助企业消除数据孤岛，实现数据一致性和完整性。
3. 非易失性：数据仓库中的数据是不可修改的，一旦存储到数据仓库中，就不能再进行修改或删除。
这种非易失性可以保证数据的可追溯性和数据安全性。
数据仓库基础知识
数据仓库基础知识数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的系统，它能够帮助组织和企业进行数据分析和决策支持。
在信息时代，数据的价值越来越被重视，因此了解数据仓库的基础知识对于从事数据分析和决策的人员来说至关重要。
一、数据仓库的定义和作用数据仓库是一个面向主题的、集成的、时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它可以从多个数据源中提取数据，并将其转化为可用于分析的格式。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 数据集成：数据仓库可以将来自不同数据源的数据进行集成，消除数据冗余和不一致性，提供一个统一的数据视图。
2. 数据清洗：在数据仓库中，数据经过清洗和转换，去除无效和重复数据，保证数据的质量和准确性。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，以支持高效的数据访问和查询。
4. 数据分析：数据仓库提供了丰富的数据分析工具和技术，可以帮助用户进行数据挖掘、统计分析和决策支持。
二、数据仓库的架构和组成数据仓库的架构通常由以下几个组成部分构成：1. 数据源：数据源是数据仓库的数据来源，可以包括关系数据库、文件系统、传感器等。
数据源中的数据需要经过抽取和转换，才能导入到数据仓库中。
2. 抽取、转换和加载（ETL）：ETL是数据仓库中的一个重要环节，它包括数据抽取、数据转换和数据加载。
数据抽取是指从数据源中提取数据，数据转换是指对数据进行清洗、整理和转换，数据加载是指将转换后的数据加载到数据仓库中。
3. 数据存储：数据仓库采用特定的存储结构，如星型模型、雪花模型等，以支持高效的数据访问和查询。
常见的数据存储技术包括关系数据库、列存储数据库等。
4. 数据访问和查询：数据仓库提供了丰富的数据访问和查询工具，如OLAP（联机分析处理）工具、数据挖掘工具等。
用户可以通过这些工具对数据仓库中的数据进行灵活的查询和分析。
三、数据仓库的设计和建模数据仓库的设计和建模是数据仓库开发的重要环节。
在设计和建模过程中，需要考虑以下几个方面：1. 主题建模：数据仓库的数据模型应该以主题为中心，而不是以应用系统为中心。
数据仓库的基本概念
2 基于数据仓库的决策支持系统(DSS)由三个部件组成：数据仓库技术(Data warehousing)，联机分析处理技术(OLAP，On—Line Analytical Pro—cessing)，数据挖掘技术(Data Mining)。
OLAP的多维数据分析主要通过对多维数据的维进行剖切、钻取和旋转来实现对数据库所提供的数据进行深入分析，为决策者提供决策支持。多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的。模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘可以看成是一种数据搜寻过程，它不必预先假设或提出问题，但是仍能找到那些非预期的却令人关注的信息，这些信息表示了数据元素的关系和模式。它能挖掘出数据键潜在的模式(pattern)，找出最有价值的信息和知识(knowledge)。指导商业行为或辅助科学研究。研究对象是大规模和超大规模的数据集合。
所谓集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
所谓随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
联机分析处理(OLAP，On—Analytical Pro—cessing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业给特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求。数据仓库侧重于存储和管理面向决策主题的数据；而OLAP侧重于数据仓库的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。OLA P的一个主要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。问此，利用OLAP技术与数据仓库的结合可以较好地解决传统决策支持系统既需要处理大量数据又需要进行大量数值计算的问题。
- 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)。
• 技术发展状况
» »
»
数据仓库与OLTP
• OLTP系统(生产系统) » 面向应用 » 事务驱动的 » 实时性高 » 数据检索量相对少 » 只存当前数据 • 数据仓库系统(决策系统) » 面向主题 » 分析和决策 » 实时性要求不是特别高 » 数据检索量大 » 存储大量的历史数据和当前数据
以银行为例
BPM
Models
BAM
Rules
New Applic.
ESB
BI 工具
动态基础架构
Active Data Warehouse
Weekly Daily Real time
BI已经不仅仅是办公室的管理人员的专利
BI已经深入到企业的各个部门
80% 60% 40%
主要发现
• 在美国企业中，监管和审计
要求 (SarbOx)是驱动BI应用 的重要原因 – 这是与其它
• NUMA
»
»
• MPP
» »
SMP
• CPU
» » »
服务器中多个CPU对称工作，无主次或从属关系。 CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间 是相同的。 也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)。 共享：系统中所有资源(CPU、内存、I/O等)都是共享的。 冲突：每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此 随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加。
»
技术要求
-
•
结论
»
并行处理技术在数据仓库中比OLTP系统更加重要。
并行技术的几种类型
• SMP
» »
Symmetric Multi-Processor 对称多处理器 Non-Uniform Memory Access 非一致存储访问结构 Massive Parallel Processing 海量并行处理结构
争论与混乱期（1996-1997）
• EDW • ODS • Data
Mart
走向融合（1998-2001）
•
提出了企业信息工厂（Corporate Information Factory）的架构，融合了 EDW/ODS/Data Mart
•
Kimball也提出了数据仓库的扩展架构，把 EDW/ODS/Data Mart结合在了一起
(企业级)
数据仓库
数据 集市 数据 集市
(部门级)
数 据 访 问 与 分 析
数据集市建设的几种体系架构
数据仓库
逻辑数据集市 物理数据集市
依赖数据集市ຫໍສະໝຸດ 独立数据集市数据集市的缺点
• • • • 多个数据模型 多个传输转换程序 数据不一致 系统复杂，难于维护
储蓄系统
信用卡系统 生产系统
独立数据 集市
市场部
A NC
E
要推动力，但这一应用仍然
只有不到50%的企业使用。
BI深入企业的各个层面
主要发现
BI在企业内部的用户群
• •
60%
一线业务人员也急需决策支持。BI 从后端角落里转移到企业的中心。 BI解决方案不仅向内部人员提供访 问，而且向外部用户提供访问。领 导企业中，外部用户可以访问BI的 比例是平均值的两倍。
1997
Ralph Kimball 发表论文进一步 指出：数据仓库 只不过是一些数 据集市的集合而 已
1998 - 2000
经过长时间争论， 逐渐证明没有一 种方案能满足所 有需求，而必须 要用不同的BI架 构来满足不同的 业务需求
ADW(Active Data Warehouse)
动态企业智能
战略型决策分析 BI 报表 操作型 BI 操作型智能
OLTP系统
储 蓄
信 用 卡
贷 款
数据仓库系统
客户
帐户
产品
分析型系统与操作型系统之间的区别
操作型数据
细节的 在存取瞬间是准确的
分析型数据
细节的，综合的，或提炼的 代表过去的数据
可更新
操作需求事先可知道 对性能要求高 一个时刻操作一单元 事务驱动
不更新
操作需求事先不知道 对性能要求相对宽松 一个时刻操作一集合 分析驱动
面向应用
一次操作数据量小 支持日常操作
面向分析
一次操作数据量大 支持管理需求
数据仓库建设的分歧
数据仓库建设的分歧
Bill Inmon
•
•
Kimball
1991年，提出了企业级数据仓库
企业级数据仓库建设遭受大面积失败
• • •
Kimball出版了The DataWarehouse Toolkit 数据集市建设在初期取得了成功 多个数据集市之间的复杂的ETL/数据不一致
系。
»
并行是指将一个任务划分为多个子任务，这些子任务同时执行。在所有子任务处理 完成后，将它们的结果进行合并，就得到该任务的最终处理结果
OLTP与OLAP对系统的不同要求
• OLTP操作
»
»
使用特点
-
请求短小而密集 能够将用户的请求进行均衡分担 并发操作。
技术要求
-
•
OLAP操作
»
使用特点
-
请求庞大而稀疏 每一个查询和统计都很复杂，但访问的频率并不是很高 能够将所有的硬件资源调动起来为这一个复杂的查询请求服务 并行处理
20% 0%
N FI IM PR FG /M G P N ER RI E N C EE O N TI IN IA G VA PL O EN M N O T N IN /C G O I D/ M RY IT & O R IN IS T A U Q LA CH C U A Y EG R PL R E P M U O S T .. ST Y. ND U EN IT A C EM D AL G N U A A TS Q N E A EM EN C M D M VI G VE IN ER O S IC ... & PR PR RE M I CT D L U N E D A TA C O Y PI VI A PR LT R C SE N YA A O L M FO ER U M IN H ER O M VE TI T TI G M D E EV IA L R PE C C U O ST AN N VI O C M O LO N PI R FO M
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
1994
Bill Inmon 出版著作 “Building the Operational Data Store”，进一步 阐述其ODS概念 及其构建方法
1996
Ralph Kimball 出版其第一本书 “The Data Warehouse Toolkit”，开始 正式宣扬其 DMDW方案
» » » »
是面向应用进行数据组织的 面向主题进行组织 一个抽象的概念 在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。 OLTP数据库所面向的应用可能是汽车保险、健康保险、人寿保险与意外伤亡保险 数据仓库所面向的主题域可能是顾客、保险单、保险费与索赔。 数据仓库的数据最终也会用关系模型表现。因此要把握主题和面向主题的概念，需 要将它们提高到一个更高的抽象层次上来理解，也就是要特别强调概念的逻辑意义。
-
• 为什么要进行数据集成？
» » »
源系统的多样性 数据质量的要求 模型的差异
不可更新与不断变化
• 不可更新
»
不会修改细节数据（源系统传来的详细数据）
-
数据转换：通常需要保留原值
• 不断变化
»
»
»
不断增加新的数据 删除旧的数据 新的汇总周期带来的新的汇总数据
数据集市
数据集市(Data Mart)是部门级决策支持的数据集合。
数据仓库理论的形成
数据仓库的四个特征
• • • • 数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented） 集成的（Integrated） 随时间不断变化（Time-variant） 不可更新的（Nonvolatile）
数据仓库之父：Bill Inmon
数据仓库
面向主题与面向应用
• • • OLTP应用
数据仓库实践系列课程（1） ——数据仓库基本概念
文思海辉
数据仓库概念
数据模型介绍
数据管理介绍 数据仓库项目实施
2 © Pactera. Confidential. All Rights Reserved.
数据仓库出现的背景
• 需求的变化
» » »
业务系统的建设逐渐完善 分析类需求不断增加 不断增加的信息孤岛导致数据集成问题不断增加 关系数据库技术日趋成熟 报表和复杂查询处理起来非常困难 各个系统之间数据不一致
地区非常大的区别。
IDC 观点
• 财务分析通常是BI应用的主
G
G
C
T US
PE
后台管理人员
前台业务人员
n=1,072
问: BI在您的企业中的哪些领域被用来制定关键的决策， 请选择所有适用的选项。
Source: IDC White Paper, “Taming Information Chaos”, Nov 2007
......
财务部
© Pactera. Confidential. All Rights Reserved.
14
数据仓库与数据集市的业务分析能力
“垂直”
Medicaid Welfare Mental Health Child Services
分布式(数据集市)