数据仓库技术
数据仓库技术在数据分析中的应用
数据仓库技术在数据分析中的应用在当今大数据时代，数据分析已成为企业决策的重要工具之一。
数据分析的目的是将数据转化成有用的信息和知识，以便企业能够做出明智的决策。
数据仓库技术是现代数据分析的重要组成部分之一，对于企业的决策层来说，数据仓库技术的应用可以帮助他们更好地理解企业的业务运作以及市场需求。
什么是数据仓库？数据仓库是一个经过设计和优化的用于集成企业数据的系统，它能够存储大量的历史数据，并提供多种分析工具和数据检索机制。
与传统的数据库不同，数据仓库不仅能够存储结构化的数据，还可以处理半结构化和非结构化的数据，比如图像和文本内容。
同时，数据仓库还具有高度可扩展性和高并发性能，以应对海量数据的存储和访问需求。
数据仓库的目的是将不同来源、不同格式的数据汇聚在一起，统一管理和组织，以便提供一种综合性的视图。
这使得用户能够从多个角度进行分析，同时在不同的时间点比较和评估不同的指标。
数据仓库中的数据模型也设计得更加灵活和模块化，以适应不同的数据分析需求。
数据仓库的组成部分一个完整的数据仓库包括以下组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的基础，它是从公司内部或外部获取数据的地方。
数据源可以包括各种类型和格式的数据，如关系型数据库、非关系型数据库、文件、电子邮件、传感器数据等。
这些数据需要经过清洗、加工、过滤和转换等处理，以适应数据仓库的数据模型和标准。
2. 数据仓库数据仓库是一个核心组成部分，它是用于存储和管理企业各种数据的一个中央库。
数据仓库采用统一的数据模型，用于组织和管理来自各个数据源的数据，以便提供多种数据分析服务。
通常情况下，数据仓库具有以下特点：- 面向主题：数据仓库包含的数据是面向特定主题或业务需求的，而不是以功能或数据系统为导向的。
- 集成性：多个数据源的数据可以以某种方式结合在一起，以创建一个完整的数据视图。
- 非易失性：数据仓库是一个永久性的存储系统，它存储历史数据用于分析和比较。
- 时间性：数据仓库能够存储历史数据，以便使用者能够查看任意时间点的数据视图。
数据仓库技术的常见应用场景分析(三)
数据仓库技术的常见应用场景分析引言：数据仓库技术是当今信息时代中不可或缺的一环。
它的应用场景不仅广泛，而且涵盖了各个领域。
本文将通过对几个常见的应用场景进行分析，展示数据仓库技术的实际应用。
一、零售行业中的数据仓库技术应用零售行业对于销售数据的分析和预测非常重要。
数据仓库技术在这个行业的应用场景非常广泛。
首先，数据仓库技术可以通过整合销售数据、库存数据和客户数据等信息，为零售商提供准确的供应链管理，实现销售预测和库存优化。
其次，数据仓库技术还可以帮助零售商进行市场细分和消费者行为分析，以便更好地定位消费者需求，制定精准的营销策略。
二、金融行业中的数据仓库技术应用在金融行业，数据仓库技术被广泛应用于风险管理和业务决策支持。
首先，通过整合各种金融数据，包括市场行情数据、交易记录、客户信息等，数据仓库技术可以为金融机构提供准确的风险评估和管理工具，帮助机构降低风险并优化投资组合。
其次，数据仓库技术还可以为金融机构提供更好的业务决策支持，通过分析客户行为和市场趋势，为机构提供战略性的指导和规划。
三、医疗健康领域中的数据仓库技术应用在医疗健康领域，数据仓库技术可以应用于临床研究、疾病预防和患者管理等方面。
首先，数据仓库技术可以整合并分析来自不同医疗机构的大规模医疗数据，为临床研究提供强大的支持。
其次，数据仓库技术可以帮助医疗机构分析患者健康数据，预测患病风险，提前进行干预和预防措施。
此外，数据仓库技术还可以协助医院优化患者管理，提高医疗服务的质量和效率。
四、物流行业中的数据仓库技术应用物流行业对于物流信息和运输管理的高效处理十分重要。
数据仓库技术可以通过整合各种物流数据，包括采购、仓储、运输和配送等环节的数据，实现物流信息的综合分析和监控。
通过数据仓库技术，物流企业可以实现对货物流动状态的实时追踪和监管，提高物流效率和运作能力。
此外，数据仓库技术还可以为物流企业提供数据驱动的运营决策，帮助企业优化资源配置和物流网络布局。
数据仓库技术的常见应用场景分析(六)
数据仓库技术是一种用于存储、管理和分析大量数据的解决方案，可以帮助企业提高数据处理和决策能力。
它的应用场景广泛，包括企业智能分析、客户关系管理、市场调研等等。
本文将从几个常见的应用场景入手，分析数据仓库技术在其中的具体应用。
一、企业智能分析企业在日常运营过程中产生大量的数据，包括销售数据、财务数据、日志数据等等。
通过建立数据仓库，可以将这些分散的数据统一存储起来，并进行多维度分析。
比如，企业可以通过数据仓库来了解销售情况，包括不同产品的销售情况、销售额的变化趋势、销售渠道的效果等等。
同时，数据仓库还可以对企业的财务状况进行分析，包括成本支出、利润变化等。
通过对数据仓库中的数据进行深入分析，企业可以及时发现问题，制定相应的调整策略，提升企业的竞争力。
二、客户关系管理客户关系管理是企业一项重要的工作，通过建立数据仓库，可以更好地进行客户管理。
数据仓库可以集成来自不同渠道的客户数据，包括购买记录、交流记录、投诉记录等等。
通过对这些数据的分析，企业可以深入了解客户的需求和偏好，为客户提供更加个性化的服务。
比如，通过数据仓库可以实现客户画像分析，根据客户的特征和购买行为进行分类，以便更好地制定营销策略。
同时，数据仓库还可以帮助企业进行客户满意度调查，及时发现客户的不满意和需求，提升客户满意度。
三、市场调研市场调研是企业制定营销策略和决策的重要依据，数据仓库可以为市场调研提供有力支持。
通过数据仓库可以集成企业内部和外部的各种数据，包括供应链数据、竞争对手数据、消费者行为数据等等。
通过对这些数据的分析，可以对市场进行更加全面和准确的了解。
比如，通过数据仓库可以对市场进行细分和定位，找出目标市场和目标客户。
同时，数据仓库还可以进行市场预测和趋势分析，帮助企业预测市场变化，并做出相应的调整。
四、供应链管理供应链管理是现代企业不可或缺的一项工作，数据仓库可以为供应链管理提供强大的支持。
通过数据仓库，企业可以对供应链中的各个环节进行监控和分析。
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用
数据仓库与数据挖掘技术研究与应用1. 引言数据是当今社会的核心资源之一，企业需要从海量数据中提取有价值的信息以支持业务决策和发展。
数据仓库和数据挖掘技术是处理和分析大规模企业数据的重要手段。
本文将探讨数据仓库和数据挖掘技术的研究与应用。
2. 数据仓库技术2.1 数据仓库定义和特点数据仓库是一个面向主题、集成、历史和稳定的数据存储库。
数据仓库的主要特点包括：面向主题，即聚焦于特定业务领域的数据集合；集成，即从不同数据源中提取数据，转换为一致的格式和编码；历史，即保留不同时间点的数据快照以分析趋势和历史演变；稳定，即数据仓库结构和内容相对稳定，不随源系统而改变。
2.2 数据仓库架构数据仓库架构包括数据源层、ETL层、存储层和应用层。
数据源层包括企业各个应用系统、数据文件和传感器等各种数据来源。
ETL层负责数据的提取、转换和加载，将数据转换为适合数据仓库的格式。
存储层为数据提供持久化存储，包括数据仓库、数据集市和数据清单等不同层次的存储结构。
应用层提供多种用户界面和分析工具，以供用户查询和分析数据。
2.3 数据仓库建设数据仓库建设需要遵循一些基本原则，如需求驱动、迭代开发、数据治理和数据质量保障等。
实施建设的流程包括：需求分析、设计规划、技术实现和运营管理。
在规避风险和提高效率方面，可采用敏捷开发、自动化测试和基础设施自动化等现代开发技术。
3. 数据挖掘技术3.1 数据挖掘定义和技术分类数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘技术可分为分类、聚类、关联规则和最优化等多种类型。
分类是明确将数据分为不同类别，如预测客户流失或判断股票波动等；聚类是将相似的数据分为同一类别，如在销售数据中识别消费者购买偏好；关联规则是寻找数据项之间的联系和规律，如在购物篮数据中识别购物行为模式；最优化则是寻求最佳状态或解决方案，如关于生产效率和资源利用的优化问题。
3.2 数据挖掘流程数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、建模、评估和应用等阶段。
数据仓库技术的发展历程
数据仓库技术的发展历程1. 数据仓库技术的起源：数据仓库技术的发展始于20世纪80年代末和90年代初。
当时，大量的企业和组织开始积累大规模的数据，并意识到这些数据中潜在的商业价值。
数据仓库技术应运而生，目的是将分散的、异构的数据整合到一个统一的数据存储中，以支持决策分析。
2. 关系数据库管理系统（RDBMS）的发展：关系数据库管理系统是数据仓库技术的基石之一。
20世纪70年代，关系模型被提出，并随着IBM的System R和Oracle的引入，关系数据库管理系统开始流行起来。
这为数据仓库技术提供了可靠和高效的存储和查询基础。
3. 多维数据模型的引入：在数据仓库技术发展的早期，研究者们开始意识到传统的关系数据模型对于决策分析的支持有局限性。
于是，多维数据模型被提出，它以立方体（Cube）为基本数据单元，将事实数据按照多个维度进行组织和聚合，更适合于复杂的数据分析。
4. Online Analytical Processing (OLAP)的兴起：90年代初，OLAP技术开始流行起来。
OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析方法，它使用高效的聚集和切割技术，支持快速的交互式查询和多维数据分析。
OLAP技术的出现进一步推动了数据仓库技术的发展，并成为数据仓库中常用的分析工具。
5. 数据仓库架构的演化：随着数据仓库规模的不断增大，数据仓库架构也逐渐演化。
最初的数据仓库采用的是简单的单一层（Single-tier）架构，随后发展为两层（Two-tier）架构，分离了数据存储和查询引擎。
而现代的数据仓库通常采用三层（Three-tier）架构，将数据存储、ETL（Extraction, Transformation, and Loading）处理和查询分析功能分离，以提高系统的可维护性和性能。
6. 大数据和云计算的兴起：近年来，随着大数据和云计算的发展，数据仓库技术面临新的挑战和机遇。
大数据的快速增长和多样化类型使得传统的数据仓库无法满足需求，这促使了新兴的大数据技术（如Hadoop和Spark）的崛起。
数据仓库技术
数据仓库技术数据仓库技术是一种广泛应用于数据管理和商业智能的技术。
它的主要目的是将各种异构的数据源整合到一个单一的数据存储中，并提供基于这些数据的分析和报告功能。
首先，数据仓库技术使用抽取、转换和加载（ETL）过程将来自不同源的数据提取出来。
这些源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务或其他任何形式的数据。
然后，数据经过转换和清洗处理，使之能够被仓库接受和使用。
最后，数据被加载到数据仓库中，通常是一个专门设计的数据库系统，采用维度模型或星型模型的结构。
这种结构能够更好地支持数据的分析和查询。
数据仓库技术有许多优点。
首先，它提供了一个统一的数据视图，使得数据分析更加方便和高效。
通过整合不同的数据源，用户可以从一个地方获取到所有的相关数据，节省了时间和努力。
其次，数据仓库还可以提高数据的质量和准确性。
在ETL过程中，数据经过了转换和清洗处理，从而减少了数据错误和不一致性的可能性。
此外，数据仓库还支持历史数据的保存和查询，使得用户可以分析和了解数据发展的趋势和模式。
然而，数据仓库技术也有一些挑战和限制。
首先，数据仓库的建设和维护成本较高。
由于涉及到多个数据源和复杂的ETL过程，数据仓库的搭建需要大量的资源和专业知识。
其次，数据仓库的性能和扩展性可能会受到限制。
随着数据量的增加，仓库数据库的查询和处理速度可能会变慢，需要采取一些优化措施来提高性能。
同时，随着数据需求的增加，仓库的存储容量可能会成为一个瓶颈，需要进行适当的扩展。
总之，数据仓库技术是一种重要的数据管理和商业智能工具。
它能够将各种异构的数据整合到一个统一的视图中，并为用户提供强大的分析和报告功能。
尽管数据仓库技术存在一些挑战和限制，但随着技术的不断发展和创新，相信它将继续发挥重要的作用，并在企业决策和业务分析中发挥越来越大的价值。
数据仓库技术在现代企业中扮演着重要的角色，它不仅为企业提供了业务分析和决策支持的基础，而且也促进了企业的创新和竞争力的提升。
数据仓库
9.1.1数据仓库技术的产生数据仓库（Data Warehouse）技术完全是在需求的驱动下产生与发展起来的。
在过去的十年中，数据库技术，特别是联机事务处理（OLTP：On-line Transaction Processing），主要是为自动化生产、精简工作任务和高速采集数据服务的。
它是事务驱动的、面向应用的。
随着社会的发展，人们产生了使用现有的数据，进行分析和推理，为决策提供依据。
这样的需求导致了决策支持系统（DDS：Decision Support System）的产生。
目前，传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。
随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。
于是，人们开始尝试对DB中的数据进行再加工，形成一个综合的、面向分析的环境，以更好的支持决策分析，数据仓库的思想便逐渐形成了。
传统的信息技术一直未能提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。
数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。
DW的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。
1.数据仓库的效益数据仓库可以给企业带来许多无形的收益，主要体现在以下几方面:(1) 改变了企业的经商之道以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。
随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以用户需要为目标，及时捕捉用户信息，根据用户的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。
使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的客户手中。
数据仓库技术应用案例分享
数据仓库技术应用案例分享数据仓库是一种集成、关联，且描述数据随时间变化的数据存储架构。
它为企业提供了一种可信赖的数据存储方式，使得企业可以依据历史趋势和数据以及数据的变化趋势进行预测和分析。
数据仓库是商业智能（BI）和数据挖掘（DM）的基础，是实现数据应用的必要条件。
数据仓库技术应用广泛，不仅应用于传统的业务数据分析领域，也应用于各种其他领域，例如医疗卫生、城市安全等领域。
下面我将分享几个数据仓库技术应用案例。
案例1：汽车保险数据挖掘为了实现对汽车保险数据的有效分析，保险公司建立了一个基于数据仓库技术的数据挖掘系统。
该系统通过将保单、理赔、交通违规等数据整合到一个数据仓库中，并且运用数据挖掘和机器学习技术对保险进行风险评估、保费计算和理赔处理。
该系统的数据仓库结合了大数据量，通过应用模型和算法进行快速分析，帮助公司深入了解客户风险，并制定更好的保险产品和正确的赔偿标准。
案例2：医疗信息化医疗信息化是一项非常复杂的任务，需要应用数据仓库技术来分析和处理大量的医疗数据。
医院可以将病人就诊记录、医生门诊看诊记录、各种医疗设备产生的数据以及药剂数据等整合到一个数据仓库中，通过数据挖掘和机器学习技术对病人进行精细化管理和治疗。
例如，将来自多个ICU设备的数据整合到一个数据仓库中，可以为医生提供一个完整的病人健康记录，从而对患者病情发展和治疗效果进行更精细化的分析和诊断。
案例3：城市安全监控随着城市建设和智能化不断推进，数据仓库技术也被广泛应用于城市安全监控。
例如，通过将城市公安部门、交通部门、气象部门和环保部门等各个部门的数据整合到一个数据仓库中，可以实现对城市安全状态的实时监控。
数据仓库技术还可以帮助用警车、监视器、警报等各种设备产生的数据，实现整体实时监控和预警功能，以提高公共安全和防范城市恐怖袭击等事件。
总结数据仓库技术作为商业智能和数据挖掘的基础，广泛应用于各种领域。
无论是汽车保险、医疗信息化还是城市安全监控，数据仓库技术都可以帮助企业更好地进行数据分析和决策。
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编码
数据仓库 m,f
属性度量
管道cm
数据仓库技术
集成
应用A 描述 应用B 描述 应用C 描述 应用D 描述
多重信息源 冲突的键码
应用A char(10) 应用B dec fixed(9,2) 应用C pic ‘9999999’ 应用D char(12)
描述 char(12)
数据仓库技术
操作性
人寿保险
数据仓库技术
2.数据抽取技术
o 当前值。
n 源系统中存储的数据都代表了当前时刻的值。当商业交 易时，这些数据是会发生变化的。
o 周期性的状态。
n 这类数据存储的是每次发生变化时的状态。例如，对于 每一保险索赔，都经过索赔开始、确认、评估和解决等 步骤，都要考虑有时间说明。
数据仓库技术
3.5.2 数据转换
J Jones 女
1945年7月20日 。。。。。
汽车保险
J Jones 去年有两张罚单 一次大事故 。。。。。
房产保险 健康保险
J Jones Main大街123号 已婚 。。。。。
J Jones 两个孩子 高血压 。。。。。
数据仓库
顾客
J Jones 女 1945年7月20日出生 去年两张罚单 一次大事故 已婚 两个孩子 高血压 。。。。。。
数据仓库技术
2.数据装载类型
o 最初装载
o 这是第一次对整个数据仓库进行装载。
o 增量装载
o 由于源系统的变化，数据仓库需要装载变化的数据。
o 完全刷新
o 这种类型的数据装载用于周期性重写数据仓库。
数据仓库技术
3.5.4 ETL工具
o 数据转换引擎 o 代码生成器 o 通过复制捕获数据
数据仓库技术
数据仓库技术
3 数据仓库中的数据组织
3.1 数据的粒度 3.2 数据仓库的数据组织结构 3.3 数据的分割 3.4 数据仓库的数据组织模式 3.5 数据的追加
数据仓库技术
3.1 粒度
o 粒度——是指数据仓库的数据单位中保存数 据的细化或总合程度的级别。
o 细化程度越高，粒度级就越小； 细化程度越低，粒度级就越大。
高度综合级
每月销售 1994-2001
轻度综合级 (数据集市)
元 数 据
当前细节级
每周销售 1994-2001
销售细节级 2000-2001
操作型转换 早期细节级
销售细节级
1994-1999
数据仓库技术
3.3 分割
o 分割——将当前细节数据分散到各自的物 理单元中去以便能分别独立处理，以提高 数据处理效率。
4.1 数据集市的概念
o 数据集市(Data Mart)——具有特定应用 的数据仓库，主要针对某个具有战略意义 的应用或者具体部门级的应用，支持用户 利用已有的数据获得重要的竞争优势或者 找到进入新市场的具体解决方案。
人力资源数据集市 财务数据集市 销售数据集市 市场数据集市等
数据仓库技术
4.2 数据集市的种类
数据仓库技术
3.5.1 数据抽取
1. 确认数据源 2. 数据抽取技术
数据仓库技术
1.确认数据源
o 列出对事实表的每一个数据项和事实 o 列出每一个维度属性 o 对于每个目标数据项，找出源数据项 o 一个数据元素有多个来源，选择最好的来源 o 确认一个目标字段的多个源字段，建立合并规则 o 确认一个目标字段的多个源字段，建立分离规则 o 确定默认值 o 检查缺失值的源数据
1. 数据转换的基本功能 2. 数据转换类型 3. 数据整合和合并 4. 如何实施转换
数据仓库技术
1.数据转换的基本功能
o 选择：从源系统中选择整个记录或者部分记录。 o 分离/合并：对源系统中的数据进行分离操作或者合并操作。 o 转化：对源系统进行标准化和可理解化。 o 汇总：将最低粒度数据进行汇总。 o 清晰：对单个字段数据进行重新分配和简化 。
维
维表
事实表 量
o 星型模式(star schema)
中间有一个单一表，沿半径向外连接到多个表
o 雪花模式(snowflake sc径向外连
接到多个点
o 混合模式
数据仓库技术
3.5 ETL
o 数据抽取、转换、装载（ETL）是建立数 据仓库的重要步骤，需要花费开发数据仓 库70%的工作量。
数据仓库技术
2020/11/21
数据仓库技术
提纲
o 数据仓库技术的产生 o 数据仓库的定义和特征 o 数据仓库中的数据组织
n 数据的粒度 n 数据仓库的数据组织结构 n 数据的分割 n 数据仓库的数据组织模式 n ETL o 数据集市 o OLAP n 定义和实例 n OLAP的多维数据分析 n OLTP与OLAP o 数据仓库系统（DWS)
数据仓库技术
2.3 非易失性
数据库
数据仓库
插入
修改
删除
访问 删除
插入 修改
数据的逐个记录方式处理
访问
数据的批量载入/访问
数据仓库技术
2.4 随时间变化
数据库
数据仓库
时间期限：当前到60—90天 记录更新 键码结构可能包括也可能不
包括时间元素
时间期限：5—10年 数据的复杂快照 键码结构包括时间元素
o OLTP与OLAP对比
数据仓库技术
OLTP 数据库数据(操作型)
细节性数据 当前数据 经常更新
一次处理的数据量小 对响应时间要求高 用户数量大
面向操作人员，支持日常操作 面向应用，事务驱动
OLAP 数据库/数据仓库数据(分析型)
综合性数据 历史数据
周期性更新 一次处理的数据量大
响应时间合理 用户数量相对较少 面向决策人员，支持管理需要 面向分析，分析驱动
（1）实体识别问题
数据来源于多个不同的客户系统，对相同客户可能分别 有不同的键码，将它们组合成一条单独的记录。
（2）多数据源相同属性不同值的问题
不同系统中得到的值存在一些差别 ，需要给出合理的值。
数据仓库技术
4.如何实施转换
o 自己编写程序实现数据转换 o 使用转换工具
数据仓库技术
3.5.3 数据装载
操作性环境
汽车
主题是数据归类的标准
数据仓库
顾客
应
人寿
主
用
题
健康
保险单 保险费
意外伤亡
索赔
数据仓库技术
2.2 集成
数据进入数据仓库之前，必须经过加 工与集成
数据库
应用A m,f 应用B 1,0 应用C x,y 应用D 男，女
应用A 管道cm 应用B 管道inches 应用C 管道mcf 应用D 管道yds
o 数据仓库(Building the Data Warehouse) W.H.Inmon 机械工业出版社
o 数据仓库技术及联机分析处理 王珊等编著 科学出版社
数据仓库技术
Q&A
谢谢！
数据仓库技术
决策支持系统对数据库系统的要求： o 详细数据与总结数据(summary data) o 当前数据与历史数据 o 数据源的异构性和分布性 o 即时更新与按需更新 o 联机事务处理OLTP与联机分析处理OLAP
数据仓库技术
5.1 OLAP的定义
o 联机分析处理是是一种软件技术，他使分 析人员能够迅速、一致、交互地从各个方 面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
o 联机分析技术是共享多维信息的快速分析。
—快速性
5秒内作出反应
—可分析性
逻辑分析和统计分析
—多维性
支持多维表
—信息性
及时获取信息
数据仓库技术
OLAP实例
o 独立的数据集市(Independent Data Mart)，数据直接来源于数据源。
o 从属的数据集市(Dependeant Data Mart)，数据来源于中央的数据仓库。
数据仓库技术
两种数据集市
数据源
数据源
数据源
数据源
中央数据仓库
独立数据集市
从属数据集市
分析工具
分析工具
分析工具
分析工具
分析工具
o 分片——数据分割后的独立单元。 o 数据的分割 提高了数据管理的灵活性
重构、索引、重组、恢复、监控 o 分割的标准：日期、地域、业务领域。
数据仓库技术
分割的一个例子
健康保险 生命保险 事故保险
1999 分片1
分片2
分片3
2000 分片4
分片5
分片6
2001 分片7
分片8
分片9
数据仓库技术
3.4 数据仓库的数据组织模式
数据仓库技术
6 数据仓库系统（DWS)
数据仓库系统=数据仓库(DW)+仓库管理+分析工具
关系数据 数据文件 其它数据
数据仓库 管理工具 抽取、转换
装载
元数据库
数据建模 工具
综合数据 当前数据 历史数据
用户查询 工具
C/S工具
OLAP工具
DM工具
源数据
仓库管理
数据仓库 分析工具
数据仓库技术
参考书籍
o 粒度——细节的级别 o 粒度的划分决定了数据仓库中数据量的大小
和查询的详细程度。 o 多重粒度
数据仓库技术
粒度的一个例子
高细化
每月200个记录 每月40,000个字节
低细化 每月一个记录 每月200个字节
询
通过检索
问
可以回答
某
一
电
话
的
细
无细节
节
无法回答
数据仓库技术
3.2 数据仓库的数据组织结构
平面数据的坐标轴转换。