数据仓库基础.ppt
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。
数据仓库开发培训(4)-数据仓库基础
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数据仓库开发系列培训
1 基础理论
数据仓库基础
概念
数据仓库之父 William H. 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)。
本文内容
本文从理论和实际例子两方面阐述了数据仓库的基础，以求听众对数据仓库有一个宏观 上的认识。
阅读说明
本文主要面向数据库设计和开发人员和性能调优人员。
杭州滨江 2013 年 7 月 3 日
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数据仓库开发系列培训
目录
数据仓库基础
培训介绍...................................................................................................................................... - 2 本文内容...................................................................................................................................... - 2 阅读说明...................................................................................................................................... - 2 1 基础理论.................................................................................................................................. - 4 -
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。
数据仓库开发培训(1)-DB2基础 - AIX系统上DB2安装使用手册
DB2安装使用手册——数据仓库开发系列培训讲师：赵坚密日期：2013年7月26日目录1.DB2服务器安装 (4)1.1.前提条件 (4)1.2.DB2软件安装 (4)1.3.创建数据库管理服务器 (8)1.4.创建实例 (8)1.5.修改/etc/services文件 (8)1.6.设置环境变量 (8)1.6.1.修改.bash_profile (8)1.6.2.设置服务名称 (8)1.6.3.设置注册变量 (9)1.7.启动实例 (9)2.创建数据库 (10)2.1.创建数据库 (10)2.2.创建缓冲池（8K） (10)2.3.创建系统临时表空间（8K） (10)2.4.创建数据表空间（8K） (10)2.5.创建数据库用户 (11)2.6.设置数据库参数 (11)3.创建Schema (12)3.1.创建表格 (12)3.2.创建视图 (12)4.初始化数据导入 (13)4.1.公共数据导入 (13)4.2.用户数据导入 (13)5.DB2数据库日常操作 (14)5.1.启动和关闭数据库实例 (14)5.2.启动和关闭DAS (14)5.3.连接和断开数据库实例 (14)5.4.连接和断开数据库 (14)5.5.客户端连接配置 (14)5.6.查看数据库字符集 (14)5.7.断开所有用户连接 (15)5.8.执行批处理脚本 (15)5.9.导入导出数据 (15)5.10.查看数据库版本 (15)5.11.显示当前活动数据库 (15)5.12.显示当前用户拥有的表和视图 (15)6.DB2卸载 (16)6.1.删除所有数据库 (16)6.2.停止管理服务器 (16)6.3.停止所有DB2实例 (16)6.4.除去管理服务器 (17)6.5.除去所有DB2实例 (17)6.6.卸载DB2安装文件 (17)6.7.删除DB2所有用户 (17)6.8.删除DB2所有用户组 (18)6.9.删除/HOME目录下DB2用户目录 (18)6.10.重新引导服务器 (18)1.DB2服务器安装1.1. 前提条件123、查看/etc/hosts文件，确认主机名和IP已经设置。
数据仓库 Chapter 8 数据仓库的基础构造
硬件
操作系统
数据库管理系统
网络软件
计算机平台
Chapter 8 数据仓库的基础构造
Contents
支持体系结构的基础构造 硬件与操作系统 数据库软件 工具收集
硬件与操作系统
硬件系统和软件系统构成了数据仓库的计算环境。 硬件选择方针
可扩展性 支持性 对厂商的鉴定 厂商的稳定性 可扩展性 安全性 可靠性 有效性：非正常结束后能继续工作 优先多任务处理 多线程：多处理器中分配线程
操作系统选用原则（NT 或者 Unix）
硬件与操作系统
平台的选择
一个计算平台就是硬件部分和软件部分 如何选用平台以支持数据仓库的体系结构
数据获取：数据抽取、数据转换、数据清洗、数据整合、数据准 备 数据存储：数据装载、存档、数据管理 信息传递：报表生成、查询处理、复杂分析
硬件与操作系统
方案1:共享磁盘 计算 平台 计算 平台
方案2:大规模数据传递
源平台
方案3:实时连接
目标平台
方案4:手动
(1)共享磁盘：回到了大型机的时代，数据的安全性受到挑战 (2)大规模数据传递：需要硬件、软件、网络（足够的带宽）的支持 (3)可行，但耗时 (4)简约
硬件与操作系统
平台的选择策略
桌面客户机 应用服务器
桌面客户机 应用服务器 应用服务器
应用服务器 数据准备 开发 数据仓库 数据集市 数据准备 数据集市 数据仓库 数据集市 开发
数据仓库 数据准备
数据集市
阶段1：最初
阶段2：成长
阶段3：成熟
硬件与操作系统
《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。
BI_数据仓库基础
1BIBusiness Intelligence，即商业智能，商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。
BOSS业务运营支撑系BPM企业绩效管理BPR业务流程重整CRM客户关系管理CUBE立方体DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集，它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。
DM（DataMine）数据挖掘DSS决策支持系统EDM企业数据模型3ERPEnterprise Resourse Planning企业资源规划。
它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。
换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。
4ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。
构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。
KDD数据库中知识发现5 KPI企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。
LDM逻辑数据模型6 MDD多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。
因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。
多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
非常专业完整的WMS解决方案(智能仓储基础架构)PPT课件
库位限制
没有限制 库位必须为空，即使库位空间足够，也必须查找空的库位
不允许混放产品，即使库位属性为允许 不允许混放批次，即使库位属性为允许 库位内必须有相同产品的库存 库位内必须有相同批号的库存 库位内必须有相同产品组1的库存 库位内必须有相同产品组2的库存 库位内必须有相同产品组3的库存 库位内必须有相同产品组4的库存 库位内必须有相同产品组5的库存
2021
一品多码
别名管理
2021
商品的包装、托盘管理
每个商品建立并设定标准的多级包装管理：托盘/箱/件。 例如（生活补给品）：一托盘=10箱，每箱包括6件，这样的包装关系。 产线码盘：通过扫描采集商品批次信息及序列号，并完成与箱码的关联。 按照系统设定的码盘规则进行码盘，码盘后实现箱码与托盘条码绑定（托盘条码可以用 RFID标签代替） ERP给WMS下入库指令时把多级码的对应关系一起传给WMS
2021
仓储解现决状分方析案目录
系统架构蓝图建议 入库流程分析 出库流程分析
多地多仓需求分析 库内管理
2021
基于业务理解的解决方案：入库流程
收货、入库作业
◦ 收货依据PO ◦ 按数量、按重量 ◦ 批次属性采集，混批次存储规则设置 ◦ 有效期管理、周转规则 ◦ 一品多码，多级包装码 SKU：UPC ◦ 质检规则，质检结果的记录（跟踪）
甲方
客户1
客户2
物流协同模块
数据交互模块
WMS
TMS
物流监控模块
2021
订单管理 客户库存管理 全渠道产品溯源
多仓联动 仓库内部管理
架构蓝图说明
WMS 支持多仓多货主 物流协同模块负责与润通或其他服务客户进行对接 通过数据交互模块，实现与金蝶ERP或其他外部系统/设备对接 WMS 负责整个仓库的作业执行，包括：入库、出库、库内管理 TMS 负责运输全过程管理，包括：运单接收、配载、跟踪、签收等 物流监控模块实时展现仓库和运输的执行情况，提供异常状态的提醒
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• 特殊要求
根据所选的OLAP引擎特殊需要，确保数据诸如完整性等的特殊要求。
• 增量更新
必须考虑数据增量和更新的策略，以保证多维数据集中有所需的数据。
数据仓库基本元素（一）
• 关系型数据库
关系数据库是建立数据仓库的基础引擎平台，它为数据仓库提供临时存 储、清理和转换传入的数据，容纳和管理数据仓库中的大量数据，并支 持数据仓库的功能。
税务 机关 维表
时间 维表
行业 维表
事 实 表
经济 性质 维表
税种 维表
数据仓库组织形式（二）
• 雪花型模型
雪花型架构比星型模型增加了次要维表，有一个或多个维表是联接到其 它维表上，而非事实数据表上。
机构 维表
时间 维表
事 实 表
行业 维表
地区维
地市 维表 省份 维表
数据仓库设计（一）——事实表
数据仓库定义
？
• 数据仓库的概念
什么是数据仓库？
数据仓库就是面向主题的、集成的、不同时间的、稳定的数据集 合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
数据仓库的特点
• 面向主题
• 集成性—企业数据框架
• 历史性、稳定性
数据仓库与业务数据库的比较
什么是联机分析处理（OLAP）？
• OLAP的定义
OLAP是使分析人员、管理人员能够从多种角度对从原始数据中转
数据仓库设计原则（一）
• 模型构架
尽量使用星型架构，使用雪花架构的目的是使事实表第一级的维表数量 达到最小。
• 设计方法
将常识规范化方法应用于维度表设计。例如，不相关的数据不应组合到 单一维度表中，而且在多个维度表中数据不应重复。
• 维表设计
设计维表应包含需要分析的有关事实的有意义信息，例如产品的颜色和 大小。
• 事实表设计
每个事实数据表都应该由两个部分组成，一个由多个部分组成的索引和 一些由这些索引所描述的数据。
索引部分
索引部分包含着与描述事实数据特征的维表相关联的外键信息。
数据部分
数据部分是事实表中真正要存放的事实数据。
数据仓库设计（一） ——事实表
事实表示例： 前五列为索引部分，后三列是事实数据部分 列 time _id swbm _id jjxz _id szsm _id hy_id Yzsj Djs Jms …… 描述 时间维表 Dim_time 的外键 税务机关维表 Dim_swbm 的外键 经济性质维表 Dim_jjxz 的外键 税种维表 Dim_szsm 的外键 行业维表 Dim_hy 的外键 包含本月应征税款的列 包含抵缴数的列 包含免数/退库数的列 ……
（Data Mining） 知识发现
集成各系统的历史 通过数学模型发现 灵活、动态、快速 形成知识库指导决策、再分析 数据，建立面向主 隐藏的、潜在的规 的多维分析、随机 商业智能技术体系（ BI —— Business Intelligence ） 题的企业数据中心 律，以辅助决策 查询、即席报表
数据仓库基础
FEnet Royalstone
主题 • • • • 商业智能技术 数据仓库与多维能的体系
在线分析处理技术
数据仓库技术
数据挖掘技术
（OLAP：Online （ Data Warehousing） Analytical Processing） 数据整合 数据分析 更加全面、深入的分析
• 维表
维度表是存储描述事实表中事实数据特性的表，每个维表都是独立于其 它维表的，并且包含了事实特性的层次结构信息。
• 索引
与在任何关系数据库中一样，索引对提高数据仓库性能和处理多维数据 集性能的起着重大作用，是数据仓库中不可或缺的部分。
数据仓库组织形式（一）
• 星型模型
星型模型是由单个事实数据表和一些维度表组成的构架模型。在这种模 型中每个维度表均联接到事实数据表上。
化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映数据维特性的信息， 进行快速、一致、交互地访问，从而获得对数据的更深入了解的一类软 件技术。
OLAP的特征
• OLAP的核心——指标、维
• OLAP的目标——多维分析
• OLAP的特点
灵活、动态 多角度、多层次的视角 快速
OLAP的基本功能
主题 • • • • 商业智能技术 数据仓库与多维模型 数据仓库设计 多维模型设计
数据仓库与多维模型概述
• 多维模型与数据仓库
多维模型通过组织和汇总数据仓库中的数据而为分析查询提供一种多维 的表现方式。 数据仓库是多维数据集的数据基础，其结构的设计会影响多维数模型的 设计和建立的难易程度。
主题 • • • • 商业智能技术 数据仓库与多维模型 数据仓库设计 多维模型设计
• 商业语义层的定义
• 上钻和下钻（Roll up or Drill down）
• 切片和切块（Slice and Dice） • 旋转（Pivoting） • 强大的复杂计算能力 • 时间智能
• 丰富的数据展现方式
OLAP功能示意
按机构钻 取
时 间 维
济 南
行业维 青 岛
地 区 维
数据挖掘技术(Data Mining)
• 数据源
数据源是数据仓库用于分析的数据来源，是建立数据仓库时必须聚集和 合并的不同来源的数据。
数据仓库基本元素（二）
• 事实表
事实表是用于存放经过汇总的历史信息，也就是事实数据的表，是星型 架构或雪花型架构的中心。每个数据仓库或数据集市都包括一个或多个 事实表。事实表一般不包含描述性信息，具有可以聚合的特点。
• 事实表设计
不要在事实数据表中进行过度的汇总，以保证在必要时可以进行所需粒 度的数据访问。
数据仓库设计原则（二）
• 数据存储方式
在必要时可以把要在同一个多维数据集中使用的数据存储在多个事实数 据表中，条件是这些事实数据表必须具有相同的结构。
• 索引
在关键字段上创建索引，以提高处理多维数据集的性能。
• DM的定义
数据挖掘(Data Mining)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在 有用的以及最终可理解模式的高级处理过程。也就是说，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。
• DM的特点
涉及数据库、统计分析、人工智能多种技术 预测和验证功能 特征和规律描述
数据仓库设计（一） ——事实表