数据仓库建设对数据量、硬件、软件的要求
数据仓库技术的搭建步骤与流程(六)
数据仓库技术的搭建步骤与流程随着企业数据量的不断增长，数据仓库成为了统一管理与分析数据的关键工具。
数据仓库技术的搭建对于企业的决策和业务发展有着重要的影响。
本文将论述数据仓库技术的搭建步骤与流程，以帮助读者更好地了解数据仓库的建设过程。
一、需求分析与规划任何一个成功的项目都需要有明确的目标和规划。
在数据仓库的搭建过程中，首先需要进行需求分析与规划。
这一阶段需要与业务部门密切合作，了解业务需求和数据要求。
通过与各个业务部门的沟通，明确数据仓库的目标、范围和可行性。
同时，也需要进行技术评估，了解现有技术框架和平台的状况，以便制定出合理的规划。
二、数据采集与清洗在数据仓库技术的搭建过程中，数据采集与清洗是非常关键的一步。
数据采集需要确保从各个业务系统中收集到全面、准确的数据。
这一步骤中需要注意数据源的选择、数据采集的频率以及数据的传输和存储安全等问题。
同时，对于采集到的数据还需要进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。
这一步骤的完成将为后续的数据建模和处理奠定基础。
三、数据建模与设计数据建模与设计是数据仓库搭建的核心环节。
它包括了维度模型的设计，定义数据仓库中的事实表和维度表，以及确定维度和指标等。
通过数据建模与设计，可以更好地理解和组织业务数据，形成数据仓库的结构和架构。
同时，还需要考虑数据的规模和增长预测，确保数据仓库的可扩展性和性能。
四、数据抽取、转换与加载(ETL)数据仓库的搭建离不开ETL(Extract-Transform-Load)过程。
ETL是将源系统的数据抽取到数据仓库中，经过必要的转换和清洗操作后进行加载的过程。
这一步骤需要设计和编写相应的ETL程序，确保数据的准确性、一致性和及时性。
同时，需要考虑数据的增量抽取和历史数据的处理，以满足数据分析和报表需求。
五、数据仓库的部署和维护在数据仓库技术的搭建完成后，还需要进行部署和维护工作。
数据仓库的部署包括硬件和软件环境的搭建，以及数据仓库的安装和配置。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
大数据仓库日常管理制度
第一章总则第一条为确保大数据仓库的稳定运行和高效管理，保障数据的安全性和完整性，提高数据质量，特制定本制度。
第二条本制度适用于公司内部所有使用大数据仓库的部门和个人。
第三条大数据仓库日常管理制度遵循以下原则：1. 安全性原则：确保数据仓库安全可靠，防止数据泄露、篡改和损坏。
2. 完整性原则：保证数据仓库数据的完整性，确保数据的准确性和一致性。
3. 高效性原则：优化数据仓库的运行效率，提高数据处理速度。
4. 规范性原则：规范数据仓库的管理流程，确保各项操作符合规范。
第二章数据仓库概述第四条大数据仓库是公司存储、管理和分析海量数据的平台，是公司决策支持系统的重要组成部分。
第五条大数据仓库主要包括以下模块：1. 数据采集模块：负责从各种数据源采集数据。
2. 数据存储模块：负责存储和管理采集到的数据。
3. 数据处理模块：负责对数据进行清洗、转换和整合。
4. 数据分析模块：负责对数据进行深度挖掘和分析。
5. 数据展示模块：负责将分析结果以图表、报表等形式展示给用户。
第三章数据仓库安全管理第六条数据仓库安全管理包括以下内容：1. 用户权限管理：根据用户角色和职责分配不同的权限，确保数据安全。
2. 访问控制：严格控制对数据仓库的访问，仅允许授权用户访问。
3. 数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
4. 安全审计：定期进行安全审计，发现和纠正安全隐患。
5. 应急预案：制定数据仓库安全事故应急预案，确保事故发生时能够及时处理。
第七条用户权限管理要求：1. 用户登录：用户需使用用户名和密码登录数据仓库系统。
2. 用户角色：根据用户职责分配相应的角色，角色权限不可越级使用。
3. 权限变更：用户权限变更需经过审批，变更后及时更新权限设置。
第四章数据仓库运行管理第八条数据仓库运行管理包括以下内容：1. 数据采集：确保数据源稳定，定期检查数据采集任务，确保数据完整性和准确性。
2. 数据存储：定期检查数据存储设备，确保存储空间充足，数据备份和恢复机制完善。
数据仓库方案
数据仓库方案•数据仓库概述•数据仓库的架构•数据仓库的设计•数据仓库的建立•数据仓库的使用和维护•数据仓库的发展趋势和未来展望01CATALOGUE数据仓库概述数据仓库是一个大型、集中式存储系统，用于存储和管理企业或组织的数据。
它是一个面向主题的、集成的、非易失的数据集合，支持管理决策制定。
集成性数据仓库中的数据来源于多个源系统，经过清洗、转换和整合后集成在一起。
决策支持性数据仓库为决策制定提供支持，通过数据分析、报表和可视化工具来帮助决策者做出决策。
非易失性数据仓库中的数据是历史的、稳定的，不会因为操作频繁而发生变动。
面向主题性数据仓库中的数据组织是按照主题进行分类的，例如销售、库存、财务等。
操作型数据仓库（Operational Data Warehouse, ODW）：用于支持企业日常业务操作和流程。
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于支持高级数据分析、报表和可视化。
混合型数据仓库（Hybrid Data Warehouse, HDW）：同时包含操作型和分析型数据仓库的特点，既支持日常操作也支持高级分析。
02CATALOGUE数据仓库的架构包括企业内部的业务系统、CRM系统、ERP系统等，这些系统是企业数据的主要来源。
内部数据源从数据源中抽取需要的数据，进行清洗和转换。
E（Extract）对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等操作，使其满足数据仓库的需求。
T（Transform）将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
L（Load）星型模型以事实表为中心，周围关联多个维度表，形成星型结构。
星座模型将多个星型模型关联起来，形成一个更大型的模型。
雪花模型将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
存储层OLAP层多维分析对数据仓库中的数据进行多维度的分析和查询，如时间维度、地理维度、产品维度等。
切片和切块对数据仓库中的数据进行切片和切块操作，提取需要的数据进行分析。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
高校数据仓库建设方案
高校数据仓库建设方案一、引言随着信息化的发展，高校面临着越来越多的数据管理和分析需求。
数据仓库作为一种数据集中存储和分析的解决方案，被广泛应用于高校管理和决策过程中。
本文将针对高校数据仓库的建设，提出一套合理有效的方案。
二、需求分析1. 数据管理需求：高校拥有庞大的数据量，包括学生信息、教职工信息、科研成果、财务数据等。
这些数据需要进行统一管理，以方便查询和使用。
2. 决策支持需求：高校管理层需要依据数据进行决策，如招生计划、教学改革、财务分析等。
数据仓库可以提供决策支持系统，帮助管理层进行数据分析和决策。
3. 数据安全需求：高校数据涉及学生和教职工的个人隐私，数据仓库建设需要确保数据的安全性和隐私保护。
三、方案设计1. 数据采集：建立数据仓库的第一步是进行数据采集。
通过与高校各个部门、系统对接，实现数据的自动、定时抽取和加载。
同时，对采集到的数据进行清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储：为了满足数据管理需求，需要选择合适的数据存储方式。
可以采用关系型数据库或者分布式文件系统等技术，根据数据量和性能需求进行选择。
同时，建立数据存储的备份和恢复机制，确保数据的安全性和可用性。
3. 数据模型设计：数据模型是数据仓库的核心部分，它决定了数据的组织结构和关系。
在设计数据模型时，需要充分考虑高校的业务特点和数据分析需求。
可以采用星型模型、雪花模型或者其他合适的模型，根据具体情况进行选择。
4. 数据分析工具：数据仓库的价值在于数据的分析和挖掘，因此需要选择合适的数据分析工具。
可以使用商业智能工具、数据挖掘工具或者自主开发的分析系统，根据用户需求进行选择。
同时，提供用户友好的可视化界面，方便用户进行数据分析和查询。
5. 数据安全和隐私保护：在数据仓库建设过程中，数据的安全和隐私保护是必不可少的。
可以采用数据加密、权限管理、审计和监控等技术手段，确保数据的安全和隐私不被泄露。
同时，建立灾备机制和容灾方案，防止数据丢失和系统故障。
数仓建设标准
数仓建设标准
随着数据量的不断增长和数据应用的日益广泛，数仓建设已成为企业数据战略中不可或缺的一部分。
建设一个高效、稳定、易维护的数仓，对于企业的数据应用和决策具有至关重要的意义。
本文将介绍数仓建设的标准，包括以下几个方面：
1. 数据质量标准：数据质量是数仓建设的核心，必须确保数据准确、完整、一致、可靠。
数据应该按照一定的规范进行采集、清洗、转换和加载。
2. 数据安全标准：数仓中存储的数据可能包含企业的核心业务信息，因此必须采取严格的数据安全控制措施，包括访问权限控制、数据备份和恢复、数据加密等。
3. 数据集成标准：数仓建设需要集成多个数据源，包括内部系统和外部数据，因此需要制定统一的数据集成标准，确保数据的一致性和可靠性。
4. 数据模型标准：数仓建设需要设计数据模型，包括维度模型和事实模型。
这些模型需要符合统一的标准，以便数据分析和查询。
5. 数据仓库架构标准：数仓建设需要设计合适的架构，包括存储层、计算层、数据服务层等。
这些层需要按照一定的标准进行设计和实现，以保证数据处理的高效性和可扩展性。
6. 数据治理标准：数仓建设需要实施数据治理，包括数据质量管理、数据血缘分析、数据资产管理等。
这些工作需要按照一定的标准进行实施，以保证数据的可信度和可用性。
以上是数仓建设的标准，企业在建设数仓前需要认真制定相应的标准并进行严格实施，以保证数仓能够为企业提供可靠、高效的数据支持。
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1、不同数据量级别对服务器硬件、软件的要求
（要考虑到数据的双向传输、压力等状况）
（我们目前的数量级别是多少？如果考虑到服务明细数据、三年的增量等）
不同数据量级别对服务器硬件、软件的要求：没什么特别要求，只要保证单台数据查询比较快就OK，数据量级别主要是靠横向扩展机器的台数来满足，只要数据是按照最初设计的存储方式来存储，满足我们查询的速度即可；
目前我们数据量单表每天5000左右的量，整个数据库10g左右，未来三年可能是一年2000万的处理量，三年后数据量可能到达上亿条记录，整个数据库35g左右。
2、Oracle数据库对数据量有没有什么限制？
在Oracle中，数据库是由实例和物理存储结构组成的。
而物理存储结构是指存储在磁盘上的物理文件，包括数据文件（data file）、控制文件（control file）、联机重做日志（online redo log）、参数文件（spfile/pfile）、警告日志（alert log）、跟踪文件（trace file）等众多作用不同的文件所组成的。
我们最关注的数据，则是保存在数据文件（data file）中。
那我们在创建以及维护数据库时，该如何规划数据文件的大小和数量呢？这里面涉及较多的考量因素。
主要有如下几点：
2.1操作系统的限制
数据库是运行在操作系统之上的，操作系统是基础，因此，操作系统所能支持的最大文件容量和数量就成为数据库所能支持的限制。
但不同操作系统之间，这个限制也是不同的。
以下是较为常见的几种操作系统对此的限制：
2.1.1 WINDOWS
最大数据块：16K
最大文件数量：20000个（数据块2K时）/40000个(数据块4K时）/65536个（数据块为8K或16K时）最大文件容量：4GB（文件系统为FAT时）/ 64GB（文件系统为NTFS时）
2.1.2 UNIX和LINUX
最大数据块：32K (LINUX_X86为16K)
最大文件数量：65534个
2.2O RACLE数据库的限制
每个数据库可管理的最大文件数量：65533个
每个表空间可管理的最大文件数量：取决于操作系统可同时打开的文件数量。
通常是1022个。
每个数据文件的最大容量：该值等于数据块大小* 最大可管理的数据块数量
其中，数据块的大小最大不超过32K，一般取值是8K；可管理的数据块数量是2的22次方减1，约等于4M 个块。
因此，对于一个数据块大小为8K的数据文件，其最大不能超过32G。
但是，若操作系统支持的单个文件最大容量小于此值，则以操作系统的最大容量为限。
2.3参数DB_FILES的限制
参数DB_FILES指定了一个实例可以创建的最大文件数量。
这个值可以被修改，但只有重启实例后，才会生效。
DB_FILES设置得过低，可能造成不成添加新的数据文件的问题。
设置得过高，会消耗更多的内存资源。
2.4 性能和便利性影响
a) 通过精心设计，将同一表空间内经常访问的对象放置在不同的数据文件中，并将这些数据文件放置到不同的磁盘通道上，可以改善I/O吞吐量。
b) 将经常改变的数据和不变的数据，放置到不同的数据文件中，备份时，可以只对改变的数据文件进行备份，从而减少备份和恢复的时间
注：从ORACLE 10g起，引入了大表空间的技术。
所谓大表空间就是该表空间仅由1个数据文件组成。
其优点如下：
1、显著增加了存储容量。
大表空间可管理的数据块数量由传统的小表空间的2的22次方，提升到2的32次方。
在同样采用8K大小的数据块大小时，其最大可管理空间为32TB，1TB=1024GB，32TB=32*1024GB=32768GB，（一个数据库系统约20TB的数据，大约有600亿条记录）。
2、减少了数据库所需的数据文件的数量。
3、简化数据库管理。
3、数据仓库建设对数据量、硬件、软件的要求
数据仓库和其他数据库的搭建是一样的，只是他们的应用不同，数据仓库是一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。
数据量：单表数据上亿，总的数据库容量TB级，每日数据量以千万为单位，
所以硬件要求：多CPU，大内存，支持并行处理
软件：不存在软件要求，只需配置数据仓库本身软件
4、Oracle正版的价格？收费方式？正版和盗版功能的差异？
正版和盗版的差异：Oracle并没有在软件功能上有所限制，也就是说，你可以随便从Oracle网站上下载到全功能的所有数据库产品，包括企业版。
Oracle的正版授权靠的是法律约束。
也就是说，假如你一个企业，使用了Oracle数据库进行运营，让Oracle知道了，打官司是要赔很多很多钱的。
作为一个企业，用盗版Oracle来进行运营的话，假如数据库出了问题怎么办，没有售后的技术支持。
而且像这种大系统，是必须要有生产厂商的技术支持的。
没有技术支持，谁也不敢用。
收费：价格比较昂贵 1. 按客户端数2. 按CPU数
Oracle软件本身是免费的，所以任何人都可以从Oracle官方网站下载并安装Oracle的数据库软件，收费的是License，即软件授权，如果数据库用于商业用途，就需要购买相应Oracle产品的License。
现在Oracle有两种授权方式，按CPU(Process)数和按用户数(Named User Plus)。
前一种方式一般用于用户数不确定或者用户数量很大的情况，典型的如互联网环境，而后一种则通常被用于用户数确定或者较少的情况。
按CPU：License数=CPU 数*系数。
系数来自Oracle的一个参数表，如IBM Power6的处理器为1，AMD 和Intel的处理器为0.5，详细情况见下：
参数处理器型号
0.25 Sun UltraSPARC T1 处理器
0.50 Sun UltraSPARC T1处理器
0.50 Intel、AMD处理器
0.50 Sun UltraSPARC T2+ 处理器
1.00 IBM POWER6、POWER7 处理器
0.75 其他多核处理器
1.00 单核处理器
则根据公式可以算出，一个SUN UltraSparc T1的4*8核处理器需要4*8*0.25=8个CPU licenses
按用户数：Oracle用户数的官方定义是每一个访问Oracle数据库的用户，无论是自然人还是设备(如工业环境中的传感器之类)，都算作一个用户(Named User)。
英文官方定义：Named User Plus: is defined as an individual authorized by you to use the programs which are installed on a single server or multiple servers, regardless of whether the individual is actively using the programs at any given time. A non human operated device will be counted.
按用户数购买则对应相应的产品有对应的License的最低购买量限制，如下：
产品最低License数
Oracle Database Standard Edition ONE 5 Named User Plus licenses
Oracle Database Standard Edition 5 Named User Plus licenses
Oracle Database Enterprise Edition 25 Named User Plus licenses per CPU
Oracle Application Server Standard Edition ONE 5 Named User Plus licenses
All other Oracle Application Server products 10 Named User Plus licenses per CPU
当然用户应该根据自己的实际用户数订购，且不少于相应版本所要求的最低用户数。
一般情况下，1CPU的费用约等于50user的费用，所以如果用户数>CPU数*系数*50，则按CPU订购反而更为经济。
每个License还有有效期的分类[不论是User License还是CPU License]，分别为：1年、2年、3年、4年、5年、永久。
当然价格也是依次增加。
当前Oracle 11G的User License无限使用期的价格为人民币3千5左右，按50个User License无限使
用期的购买量则价格为17.5万;每个CPU License无限使用期的价格为17万9千，按IBM小机的系数计算，则购买价格为17万9千，和50个User License的价格相近。
详细报价还是要问代理商或者oracle厂家的人。
关于服务价格：一般地，购买Oracle的License都包含首年的服务费，以后的费用按每年原价的22%计算。