数据集市建设、数据质量及数据管理方法51页PPT
操作数据存储ODS和数据集市详解ppt课件
在这个阶段，将把第一步生成的每个ER图中的实体进行分解，分解 的结果仍以ER表示为佳。
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3 建立ODS 3.1 ODS数据模型设计
数据延迟时间越短，ODS建设难度越高。 其中I 类ODS的建设难度最高，建设成本也是最高的。而且由于I 类
ODS的实时性，对于技术的要求与其它类型ODS也有所不同，一般 来讲需要用到EAI技术，但随着当前企业对数据仓库的实时性要求越 来越高，相信I 类ODS会变得越来越重要。 通常在企业应用架构中，ODS是一个可选件，但一旦需要用到ODS 的功能，那么ODS本身就将变得极为重要。 目前应用的比较多的是IV 类ODS，因为一旦将决策分析结果加载到
定义主题
主题名称和含义，说明该主题主要包含哪些数据，用 于什么分析；
主题所包含的维和度量；
主题的事实表，以及事实表的数据。
定义粒度
主题中事实表的数据粒度说明，这种粒度可以通过对 维的层次限制加以说明，也可以通过对事实表数据的 业务细节程度进行说明。
定义存储期限
主题中事实表中的数据存储周期。
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ODS中，重要决策信息的高性能联机支持将成为可能。
2 DB-ODS-DW体系结构 2.1 简单结构
DB 应用
DB DB 操作型环境
ODS
特点：1)ODS的记录在DB中； 2)DW的记录在ODS中。
DW 分析型环境
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2 DB-ODS-DW体系结构 2.2 复杂结构
ODS
Relational
Appl. Package
数据质量管理_数据仓库 ppt课件
处理/生成
检查通过？
本地网
生成数据 检查通过？
数据质量管理_数据仓库
过程－稽核方法1
在从分公司到省公司的ETL过程中，采取总量稽核与分量稽核方法来校
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验环节之间的数据平衡关系
总量稽核
• 对两个相邻环节中，对数据的总量进行验证，总量 指标包括：总记录数，所有度量指标的总值等。
• 总量正确说明数据没有被丢弃，没有不符合装载逻 辑规则的脏数据存在。
数据质量管理_数据仓库
系统推广
咨询/服务
启动会议
培需
训求
集成测试
相分 关析
DISBP实施方法
人整
员理
终端用户培训
产品配置
模型设计/
需求评审
ETL策略/ 客户化应用/元数据
管理
终验
初验
模型开发
需求确认
★
★
★ 系统建设 ★
★
★
试点局上线
集成测试
过程－校验点
对数据的稽核应包括三个层面的KPIs检查校验，其中业务层面 对于数据质量保证更为重要，也更为复杂
数据质量管理_数据仓库
上传的内容 优惠用户清单 新业务资料 新业务资料的月基量 长途清单 零次户清单 本地智能网卡清单汇总 小灵通预付费清单汇总 省智能网清单
上传的时间计划 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每天22点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点 每月28日20点
有效的组织机构 是管理机制的有
力支持
数据质量保障流程
按照制定的规范获 取相应的项目资源 、支撑工具以及制
定工作计划
启动
定义详细的过程、 数据、组织的划分 以及质量元素、标
数据文件的建立和管理PPT课件
行。
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1.3.3 数据的删除
1）删除一列
用鼠标左键单击需要删除列的变量名，即可选中这 一列，然后选择“编辑”→“清除”（或单击鼠标 右键选择清除，或按Delete键），该列即被删除。
2）删除一行
用鼠标左键单击需要删除行的序号，即可选中这一 行，然后选择“编辑”→“清除”（或单击鼠标右 键选择清除，或按Delete键），该行即被删除。
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标签——作用巨大，实质是变量的含义，要养成给 变量加标签的习惯。
值——对于分类变量，通常用数字代表类别，如例 子中的性别变量用1代表男，2代表女
度量标准——有三种 度量（scale,尺度数据）——数据有大小之分，并
且数值的差代表差异程度，如“年龄”、“交通事 故次数”等 序号（ordinal,顺序数据）——取值有大小之分， 但变量值仅表示顺序，差值不代表差异程度，如职 称高低，学历高低等 名义（nominal,名义数据）——变量取值没有大小 之分，如用1和2代表男和女
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三、SPSS统计分析软件的特点
SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的 统计软件，其最突出的特点是操作界面友好， 输出结果美观。使用windows窗口展示出各 种管理和分析数据的功能，以对话框方式展 示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的 windows操作技能，粗通统计分析原理，就 可以使用该软件为特定的科研工作服务，或 者进行企业级的数据分析。
SPSS的主要特点如下：
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（1）操作简单（菜单、按钮、对话框）
（2）无需编程
（3）功能强大
（4）方便的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件，如.dbf文件、.xsl文 件、.txt文件、PDF文件、word文件、Power Point 文件等。
数据集市建设总结汇报材料
数据集市建设总结汇报材料数据集市（Data Mart）是指在某个特定业务范围内，为了满足相关业务领域的需求而建立的数据仓库中的一个子集。
数据集市通过有效地组织、聚焦和提供业务相关的数据，帮助企业更好地进行决策。
以下是数据集市建设总结汇报材料。
一、引言数据集市是企业数据管理与决策支持的重要工具，在当今大数据时代，数据管理和分析变得至关重要。
本次数据集市建设旨在为企业提供决策支持和业务优化的解决方案。
二、建设目标1. 提供决策支持：为企业高层管理者和决策者提供及时、准确、可靠的数据分析和报告，帮助他们做出明智的决策。
2. 支持业务优化：通过数据集市的建设，优化企业的业务流程，提升工作效率，减少重复劳动和错误。
3. 提高数据共享和沟通：通过数据集市，实现数据的集中管理和共享，促进企业内部各部门间的合作和信息共享。
三、建设过程1. 需求分析：深入了解企业的业务需求，与业务部门进行沟通，明确需要整合和分析的数据。
2. 数据采集和清洗：从各个业务系统中收集数据，并对数据进行清洗、整理和转换，以保证数据的准确性和一致性。
3. 数据集市架构设计：根据业务需求和数据特点，设计数据集市的结构，包括维度表、事实表、数据模型等，同时确定数据集市的共享权限和安全控制策略。
4. 数据集市建设：搭建数据集市的技术平台，包括硬件设备和软件工具的选择和配置，建立数据仓库，开展ETL（抽取、转换、加载）工作，并将数据导入数据集市。
5. 数据分析和报告：利用BI工具和数据分析技术对数据进行深入分析，生成可视化报表和图表，为决策者提供直观的数据支持。
6. 上线与运行：在经过充分测试和调试之后，将数据集市正式上线运行，并进行定期的维护和更新。
四、建设成果1. 提供了全面、精确的数据分析和报告，为企业决策者提供决策支持，降低决策风险。
2. 优化了企业的业务流程，减少了重复劳动和错误，提高了工作效率。
3. 实现了数据的共享和沟通，促进了企业内部各部门的协作和信息交流。
数据的收集与整理课件
数据的收集与整理课件数据的收集与整理是现代信息化时代中不可缺少的环节。
数据的准确性和可靠性对于决策和分析具有重要意义。
本课件将介绍数据收集和整理的步骤、方法和技巧，帮助读者在实践中提高数据的质量和价值。
一、数据的收集数据的收集是指从各种信息源获取数据的过程。
在开始收集数据之前，我们需要明确数据收集的目的和需求，以及数据的类型和规模。
以下是数据收集的几种常见方法：1. 文献调研：通过查阅书籍、期刊、报纸、网络论坛等途径，收集已有的相关研究和调查数据。
这种方法适用于获取历史数据或有限范围内的数据。
2. 实地观察：亲自前往研究对象所在的地点，通过观察和记录来收集数据。
这种方法适用于需要直接观察和了解对象特性的情况，如生态环境调查、社会行为观察等。
3. 问卷调查：通过设计问卷并派发给受访者，收集他们的观点、意见和经验。
这种方法适用于大规模的数据收集和对大众情况进行了解的需要。
4. 实验研究：通过设立实验条件，观察和记录实验对象的表现和结果。
这种方法适用于需要对某种现象进行控制和变量分析的情况。
5. 面访和访谈：亲自走访受访者，进行面对面的交流和访谈，收集他们的意见和看法。
这种方法适用于与受访者进行深入交流和了解的情况，如市场调研、社会调查等。
二、数据的整理数据的整理是指对收集到的数据进行分类、清洗、编码、转换和存储的过程。
以下是数据整理的几个重要步骤：1. 数据分类与筛选：将收集到的数据按照特定的分类标准进行分类和归档。
根据需要，筛选出符合研究目的和需求的数据。
2. 数据清洗与校验：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据。
同时，进行数据的合法性、准确性和一致性的校验，确保数据的质量。
3. 数据编码与转换：对收集到的数据进行编码和转换，使其能够适应研究和分析的需要。
例如，对于文字描述的数据，可以进行主题编码，对于数值型数据，可以进行单位转换或标准化处理。
4. 数据存储与管理：选择合适的数据存储方式和工具，将整理后的数据进行存储和管理。
大数据集市建设、数据质量及数据管理方法
– 外部数据宽表(外部调研数据)
• 在成功获取了外部数据后，可构建合适的数据集市 ，纳入系统的外部数据可包括：竞争对手信息、客 户偏好信息、客户满意度信息等
• 外部数据涵盖的范围非常广泛，将所有的外部数据 都加载到针对性营销的数据集市中存在较大难度。
营销事务数据
• 营销事务数据用以支撑营销活动的制定与开展
各类元数据管理办法：
– 接口文件格式元数据
• 接口数据文件格式，包括接口数据文件的命名、传 输周期、格式等说明信息。
• 接口文件格式元数据：与ETL规则元数据进行统一 管理。
各类元数据管理办法：
– 商业元数据
• 系统中对各项指标的业务含义的描述性信息，在综 合统计分析平台中，包括维、度量的业务含义描述 ，主题的分析目标描述，报表指标的解释信息等。
– 套餐资料库 – 营销资料库 – 营销资源库
– 套餐资料库
• 套餐资料库存储已有的套餐资料，为套餐梳理和套 餐方案设计环节提供数据支撑。
– 套餐的结构包括基本套餐和可选套餐两部分。基本套餐是 套餐的主体部分，它包含了套餐的核心产品及主要优惠规 则，可以独立存在；可选套餐是由客户自行选择的叠加套 餐，一般不单独提供，需以购买基本套餐为前提。
ODS系统 维护人员
源系统数 据人员
ETL处理 过程
问题工单 生成派单
派单 判断
ODS系统 问题工单
源系统 问题工单
问题验证
数据质量 分析评估
数据质量 考核
问题 N 解决
工单处理
ODS系统 评估报告
源系统 评估报告
数据质量管理平台
管理功能
数据质量任务派发 数据质量组织管理 数据质量角色管理 数据质量权限管理 数据质量工单管理 数据处理情况考核
质量管理学常用的收集整理数字资料的方法PPT学习教案
常见的直方图形态有： ①正常型：直方图中间高。 ②偏向型：直方图的顶峰偏向一侧，形成不对称图形，
是由于操作者倾向性加工引起的； ③双峰型：直方图的图形出现两个高峰，其数据来源
于两个总体所形成的结果； ④孤岛型：在正常直方图旁出现一个小直方图，形成
孤岛，说明过程中有短暂异常因素在起作用； ⑤平顶型：直方图的顶部呈现较大范围的平顶形状，
(二) 用途
分层法的作用主要是归纳整理所收集到的统计数据。具 体可用于：
1. 对生产或工作现场发生的质量问题进行归类分析；
2. 与其它统计方法，如直方图、排列图、控制图、散布 图等配合应用；
3. 为寻找较佳的解决问题的方法，实施质量改进提供途 径。
三、简易图表
简易图表有许多种，在此仅介绍饼分图、环形图、雷达图、 甘特图、折线图和砖图等几种常用的图表。
(四) 企业提高过程能力的作用
组织致力于提高过程能力的作用在于 1. 提高过程能力能够大幅度降低不合格品率，提高经济 效益。 2. 提高过程能力能够有效地减少资源浪费，增加社会效 益。 3. 提高过程能力能够相应地提高组织产品质量等级品率。
第四节 控制图、散布图
一、控制图
(一) 概述
1. 控制图的由来 20世纪20年代，美国贝尔电话实验室成立了以休哈特为 首的过程控制研究组，提出了过程控制理论和监控过程 的工具——控制图。第一张控制图诞生于1924年5月16日。 休哈特可称为统计过程控制理论（SPC）的创始人。 2. 控制图的原理 (1) 正态分布的重要结论。通过对正态分布各相关范围内 的概率计算得到
(三) 雷达图
雷达图是指形状与电子雷达图像相形的图形，也称蜘蛛 图。
(四) 甘特图
1. 概念
甘特图是指在一个表内有计划内容、日期及完成计划的 箭头的图示方法。 2. 用途 用于安排各种活动计划，在质量活动中获得广泛应用。 3. 应用步骤 (1) 确定活动内容 (2) 画图
数据质量管理 ppt课件
唯一性
指主键唯一和候选键唯一 两个方面
主要包括格式、类型 和业务规则的有效性
合法性
一致性
指统一数据来源、统一存 储和统一数据口径
精确性
指计量误差、度量单位等 方面的精确程度
数据质量管理产品简介
——数据质量成熟度模型
阶段1 初始级
阶段2 定义级
阶段3 管理级
阶段4 优化级
通过数据库 进行数据管理
通过模型管理 进行数据管理
传输技术 不可靠
数据传递
信息问题域
接口数据获取
取数时点
过程中失真 数据源不当 不同步
调度机制
数据加载算法
完整性 一致性 唯一性
数据清洗算法 数据转换算法
数据获取 展示周期
展示工具 展示方式
硬件平台 软件平台
度量 数据装载
业务元数据 准确性 合法性
元数据
数据使用
数据备份恢复
维护验证机制
数据存储能力 人为调整数据
通过元数据 进行数据管理
通过企业标准数据 架构进行数据管理
•每个系统都是分离的数据管理 •非标准的独立的数据管理
•企业集成数据管理 •标准化元数据管理
目录
• 数据质量管理概述 • 数据质量问题解决之道 • 数据质量管理产品简介 • 产品实施案例及场景分享
数据质量问题解决之道
数据质量管理策略 数据质量管理方法论 数据质量管理关键点
数据质量管理解决方案
目录
• 数据质量管理概述 • 数据质量问题解决之道 • 数据质量管理产品简介 • 产品实施案例及场景分享
数据质量管理概述
——数据质量问题域
全领域的导致数据质量问题的原因识别
技术问题域