基于OLAP的企业数据仓库的规划与建设
基于数据仓库的OLAP技术探究
１ 数 据仓 库 概 念 及 其 体 系 结构 分 析
１ ． １ 数据仓库定义分析 ’ 数据仓库 的本质 是由联机分析系统 和决 策支持系统共 同构成的 结构化数据环境 ． 是～个具有稳定性 和集 成性 ． 能够面 向发展主题的 数据集合 ． 并通过数据 的分布管理和并行处理以支持企业集体管理过 程 中的决策 数据仓库的建立为企业 的决策处理提供了更 为有力 的支 持． 其数据并行 处理的多变性也使得数据仓库能够在不 同的数据环境 中对大量的数据信 息进行有效 的处理 在数据仓库的实际应用 中， 高 层次的数据归类标 准能够使数据在宏观上得到类型划分 ． 不 同类型 的 数据在依照各 自归属领域 中逻辑处理后 ． 经集成和加工后变 为面 向主 题 的数据集合 ． 并为之后的数据调取做好准备 。 １ ． ２ 数据仓库的体系结构划分 数据仓 库在数据处理过程 中主要分为数据 的分 析型处理和操作 型处理 ． 两种数据处理方式在 实际应用 中通常 区别使用 ， 以保证数据 仓库 中数据结构的整体性 为进一步完善数据仓库 的体 系结构 ． 通 常 将数据仓库 的体系结构划分为数据查询和分析组件 ，数据集成组件 ， 数据源和监视器等体系结构 数据查询 和分析组件能够将数据仓库 的 终端用户数据信息转换为数据源装入 Ｄ Ｗ． 并在数据集成组件 的 Ｄ Ｗ 视 图维护 中完成数据源的合并及过滤 。数据源作为一个数据库 系统 ， 主要包括 Ｈ Ｔ Ｍ Ｌ类型文件和 Ｓ Ｇ Ｍ Ｌ 类型文件等 ． 数 据仓库 的内容通过 监视器与多类型文件相 连接 ．以实现数据仓 库中数据源 的监测 与处 理。随着数据仓库在实际应用中的 日 渐完 善 ． 其体 系结构的划分 也更 为具体化 ． 数据提取工 具 ． 转换工具 以及其他 多种数据处理工具 的协 调使用使得数据仓库 日 渐成为数据处理系统的核心 ． 并以此为基础满 足用户的多方面数据需求
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。
数据仓库与OLAP技术
数据挖掘
数据集市类型
按照数据获取来源： 独立型：直接从操作型环境获取数据; 从属型：从企业级数据仓库获取数据;
数据挖掘
建设途径
从 全局数据仓库 到 数据集市 从 数据集市 到 全局数据仓库
数据挖掘
数据粒度
粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细 化或综合程度的级别;
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小;同 时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度; 是设计数据仓库的一个最重要方面;
粒度可以分为两种形式： 按时问段综合数据的粒度 按采样率高低划分的样本数据库;
数据挖掘
粒度的一个例子
小的时间段粒度统计而成的数据;其数据量较细节及 数据少得多 当前细节级：存储最近时期的业务数据;反映当前业 务的情况;数据量大;是数据仓库用户最感兴趣的部 分 早期细节级：存储过去的详细数据;反映真实的历史 情况;这类数据随着时间增加;数据量很大;使用频率 低;一般存储在转换介质如磁带中
数据挖掘
2 3 数据组织结构和形式
分割问题的焦点不是该不该分割而是如何去分 割的问题;
数据挖掘
数据分割
一般在进行实际的分析处理时;对于存在某种相关性的 数据集合的分析是最常见的;如对某时间或某时段的数 据的分析;对某一地区的数据的分析；对特定业务领域 的数据的分析等;将其有这种相关性的数据组织在一起; 就会提高效率;
数据挖掘
数据分割的好处
数据挖掘
面向主题
主题Subject：特定的数据分析领域与目标; 面向主题：为特定的数据分析领域提供数据支持; 主题是一个抽象的概念;是在较高层次上将企业信息系
数据仓库OLAP技术应用与优化
数据仓库OLAP技术应用与优化数据仓库OLAP（Online Analytical Processing）技术是在数据仓库中进行数据分析和查询的一种重要方法。
通过OLAP技术，可以对大量的数据进行快速的查询和分析，帮助企业从数据中获得有价值的信息，提升业务决策的准确性。
本文将探讨数据仓库OLAP技术的应用和优化方法。
一、数据仓库OLAP技术应用1. 维度建模在数据仓库建设中，维度建模是一种常用的数据模型设计方法。
通过维度建模，可以将数据仓库中的数据按照维度的不同进行分类和组织，方便用户进行数据分析和查询。
维度建模中的核心概念包括事实表和维度表。
事实表记录了业务中需要度量的数据，维度表则包含了描述业务特征的维度属性。
通过维度建模，可以实现数据仓库OLAP 技术的高效应用。
2. 多维数据立方体多维数据立方体是OLAP技术中的核心概念之一。
它通过将数据按照多个维度进行切割和聚集，构建一个多维的数据模型。
通过多维数据立方体，用户可以自由地选择不同的维度和度量指标进行数据分析和查询。
同时，多维数据立方体支持数据的多层次切割和钻取，帮助用户深入挖掘数据背后的关联关系和规律。
3. OLAP查询OLAP查询是数据仓库OLAP技术的一项重要应用。
通过OLAP查询，用户可以对数据仓库中的数据进行多维分析和查询，获取对业务决策有帮助的结果。
OLAP查询通常包括切片、切块和钻取等操作。
切片操作是指从多维数据中选择某些维度进行查询；切块操作是指对数据进行聚集，生成满足条件的子立方体；钻取操作是指在数据立方体的特定维度或层次上进行数据的深入挖掘。
二、数据仓库OLAP技术优化1. 数据模型设计优化在数据仓库OLAP技术的应用中，数据模型设计是一个至关重要的环节。
一个合理的数据模型可以提高查询的效率和准确性。
在数据模型设计中，应遵循维度建模的原则，减少联接操作和冗余数据，提高数据查询的性能。
此外，根据业务需求对数据进行预聚集和汇总，可以进一步提高查询的效率。
餐饮决策支持系统中OLAP数据仓库的设计与实现
维普资讯
第 ２ 卷 第 ２ 期 ７ １
ＶＯ ． １２７
Ｎ Ｏ ２１ ．
分布式空间数据仓库的构建与OLAP服务实现
（ ． 州大学福建省空 间信息工程研究 中心， １福 福建 福州 ３０ ０ ； ５０ ２
２ 福 州 大 学 空 问数 据 挖掘 与 信 息 共 享教 育部 重点 实验 室 ， 建 福 州 ３ ００ ） ． 福 ５ ０ ２ 摘 要 ： 绍基 于分 布 式数 据 库技 术 、 介 网络通 信 技 术 、 理信 息 系统 技 术 的 空 间 数 据 仓 库 的 设 计 方 法 。 以 福 建 省 沿海 地 区 地 遗 迹 保 护 区为 例 ， 建 了一 个 分布 式 的 空 间数 据 仓 库 。在 此 基 础 上 实现 以 地 区行政 级 别 、 型 划 分 及 保 护 区一 般 信 息 为 搭 类
（ ．ｐｆ ｆｒ ａｏ ｅｅｒｈＣ ｎｅ ｏ ｕ ａ ， ｕｈｕＵ ｉｅｓｙ ｕｈｕ３ ００ ， ｈｎ ； １ Ｓａ Ｍ Ｉ ｏｍ ｔｎＲ ｓａｃ ｅｔ ｆ ｊ ｎ Ｆｚｏ ｎｖｒ ｔ，Ｆ ｚｏ ５ ０ ２ Ｃ ｉ ｉ ｎ ｉ ｒ Ｆｉ ｉ ａ
２ Ｋ ｙＬｂｏ ｐｔｌ ａ ｎｎ ｈ ｏ ｔｎＳ ａ ｎ ， ｎｓ ｏ ｄｃｔ ｎ Ｆ ｚｏ ｎｖｒ ｔ Ｆ ｚｏ ５ ０ ２ Ｃ ｉａ ． ｅ ａ ｆ ａ ａ Ｄ ｔ Ｍｉ ｇ＆ ｆ ｒ ｉ ｈ ｒ ｇ Ｍｉ ｔ ｆ ｕａｉ ， ｕｈ ｕＵ ｉ ｓｙ， ｕｈｕ３ ００ ， ｈ ） Ｓ ｉ ａ ｉ ｍａｏ ｉ ｉ ￣ Ｅ ｏ ｅｉ ｎ
随着各行业信 息化的需求 ， 需要新 的面向主题 的数
据集成平台 ， 数据仓库受 到越 来越 多的重视 。联机分析 处理 （ Ｌ Ｐ 则是数据仓库 的—个典型应用¨ ＯＡ ） 引。
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｉ ａ ｅ ｎｒｄ ｃ ｓ ａｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｉｎ ｎ ｐ ｔ ｌｄ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｈ ｏ ｏ ｉ ｓｏ ｉｔ ｂ ｔｄ ｄ ｔｂ ｓ ｓ ｒ ｃ ： ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｉ ｔ ｕ ｅ ｔｏ ｆｄ ｓｇ ｉ ｇ ａ ｓ ａｉ ａ ａｗａｅ ｏ ｓ ａｅ ｎ ｔ ｅ ｔｃ ｎ ｌｇｅ ｆ ｓｒ ｕｅ ａａ ａ － ｏ ａ ｄ ｉ
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估
数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的应用与效果评估在大数据时代，数据分析变得越来越重要，尤其是对于企业来说，良好的数据分析可以帮助企业发现潜在的商业机会、优化运营策略以及制定精确的业务决策。
数据仓库架构中的在线分析处理（OLAP）技术在大数据分析中发挥着重要的作用，并且在应用过程中取得了显著的效果。
首先，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供实时、多维度的分析。
大数据时代的数据量巨大且复杂，传统的关系型数据库已经无法满足对这些数据进行高效分析的需求。
而OLAP技术通过对数据进行多维度的切片、透视、切块等操作，使得用户可以迅速地从各个角度深入分析数据。
这种多维分析的能力不仅能够帮助企业发现数据之间的潜在关联，还能够帮助企业进行趋势分析、模式识别等。
其次，数据仓库架构中的OLAP技术具有高度可扩展性。
在大数据分析中，数据量的增长速度极快，传统的数据库系统可能会面临存储容量不足、性能下降等问题。
而OLAP技术采用的多维数据存储结构以及预处理技术，使得数据的查询和分析可以在多个维度上进行，并且能够通过添加更多的服务器来实现系统的扩展。
这种高度可扩展性使得企业可以更好地应对日益增长的数据量，保证分析的准确性和效率。
此外，数据仓库架构中的OLAP技术能够提供自助式分析。
在传统的数据分析中，数据科学家或者分析师需要依赖技术团队提供的报表、图表等分析结果来支持业务决策。
而OLAP技术使得数据分析变得更加自主，用户可以通过可视化的界面进行数据的探索和分析，不再需要依赖专业知识。
这种自助式分析的能力不仅提高了业务用户的工作效率，还可以促进数据驱动决策的普及，推动企业的创新和发展。
当然，要评估数据仓库架构中的OLAP技术在大数据分析中的效果，需要综合考虑多方面的因素。
首先是数据的准确性和完整性。
大数据分析的结果直接依赖于输入的数据质量，如果数据质量不好，无论采用任何技术都不可能得到准确的结果。
因此，在应用OLAP技术之前，需要确保数据源的质量可靠，可以通过数据清洗、数据归一化等方法来提高数据的准确性和完整性。
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP
多维数据集的构建及其数据仓库OLAP071070012 李骁数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境，用以支持经营管理中的决策支持过程，数据模型是数据仓库研究的核心问题之一，由于传统数据模型不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义，也难以有效地支持OLAP，因此，需要建立多维数据模型来支持分析。
本报告创建了多维数据模型，定义了数据仓库的度量和维度结构，并以此为基础，进行了简单的OLAP操作并得到了相关结论。
由于数据仓库操作面向的是大量的、各阶段的详细数据，直接创建是不现实的，这里直接采用了SQL Server自带的Foodmart 2000数据源作为操作基础。
数据仓库包含了4个层次的体系结构，分别是数据源、数据的存储和管理、OLAP服务器和前端工具。
报告只深入到基于数据的存储和管理的简单OLAP服务分析，microsoft的Analysis server在人性化方便做得很好，容易上手，基本不存在较大的操作问题。
（一）建立用于OLAP的数据库及数据源连接本次作业是在系机房的windows server 2003系统环境中完成的，建立数据源连接首先单击“开始”按钮，指向“设置”，单击“控制面板”，然后双击“管理工具”，再双击“数据源(ODBC)”。
在弹出的“ODBC数据源管理器”中选定“系统DSN”选项卡，单击“添加”添加数据源，由于本人并没有好的数据源，因此直接采用系统数据库中的样本作为数据源对象。
具体操作是在随后弹出的“ODBC Microsoft Access安装”中命名并找到样本数据库（windows server 2003在D盘），点击“确定”即可在SQL Server2000中，右击数据库名，建立新数据库如下：建立好数据库后，在Analysis Manager 树窗格中，右击“教程”数据库下的“数据源”文件夹，然后单击“新数据源”命令。
在随后弹出的“数据链接属性”对话框中，单击“Microsoft OLE DB Provider for ODBC Drivers”。
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１ ． ２企业建立数据仓库的必要性
对 一 个 企 业 来 说 ，是 否 有 必 要 建 立数 据 仓 库
２１ 数据进入数据仓库 的过程与建立数据 仓库 的 ． 步骤
２１１数据进入数据仓库的基本过程 ．．
以及 建 立 哪种 数 据 仓 库 应 该 基 于 企 业 内部 结构 的 复 杂 度 和 企 业 产 品 的 市 场 规 模 以 及 客 户 规 模 来
日常 业务 数据 需 要管 理 。为 此， 文章 主 要论 述 了企
业 建 立数 据 仓 库 的 必 要 性 ，并 从 需 求分 析 、数 据 路 线 、技 术 路 线 、应 用 路 线 等 方 面介 绍 了企 业 数
进 行 综 合 判 断 。 一般 来 说 ，市 场 规 模 与 客 户 规模 大 、 内部 结构 复 杂 度高 的企 业 有 必 要 建 立 优 化 企 业 内部 管 理 和控 制 以及 为 企 业 增 加 商 业 机 会 的数 据 仓 库 ；市场 规 模 与客 户 规 模 小 、 内部 结 构 复 杂
２ 企业数据仓库的建 立
数 据 仓 库 系 统 的建 立 是 一 个 由数 据 驱 动 、 以
技 术 支撑 并 满 足 应 用 需 求 的 不 断 增 长 和 完善 的开 发 过 程 。 数 据 仓 库 包 括 数 据 、技 术 、 应 用 三 方
面 的 要 求 ， 只有 把 良好 的 数 据 模 型 、合 理 的技 术 和 准 确 的 应 用设 计 结 合 起 来 ，形 成 一 套 有效 的方
、 ｌ
甸 似
基 于Ｏ Ａ 的企业数据仓库的规划与建设 Ｌ Ｐ
Ｐｌ ａｎｎｉ ｇ ｎ ａｎｄ ｃｏｎ ｒ ｃｔｏｎ ｏｆＯ ＬＡＰ ｈｅ ｅｎｔ ｐｒｓｅ ｄａｔ ｗ ａｒ ｏｕ ｓｔ ｕ ｉ ｔ ｅｒ ｉ ａ ｅｈ ｓｅ
马 国俊 。 ’
ＭＡ Ｇｕ － ｎｌ ｏｊ ｌ ｕ
务ｌ 訇 化
图 １数据仓库 的建立过程
数 据 源 的 所 有数 据 错 误 的数 据 ；加 载 是 指 把 净化 过 的
数 量 、 成 本 、利 润 进行 分 析 ， 哪 些 是贡 献 量较 确定
大 的 客户 ，以便 对 这些 客 户提 供适 当的优 惠 ；３ ） 企 业管理 者希 望对每 笔运 作费 用进行分 析 ，建立销 售数 量 、成本 、利润 之 间的数 学模型 ，为 管理者 确
法 ，才 能 建 立一 个 成 功 的数 据 仓 库 系统 。 因 此 ，
数 据 仓 库 系统 的建 立 应 从 数 据 、技 术 、应 用 三 方 面 展 开 ，然 后进 行 数 据 仓 库 的 部 署 ，最 后将 数 据
仓库 投入 运行 。其基 本 框架如 图 １ 所示 。
客户情况和市场情况进行分析 ，帮助企业决策制定 者提 供辅 助决 策信息 。具体 来说 ，包括 信 息服务 的 智能 化 、知 识化 、个性 化和敏 捷化 。
度高的企业有必 要建立有户企业 内部管理 和控制 的 数 据 仓 库 ；市 场规 模 与客 户 规 模 大 、 内 部 结 构
复 杂 度 低 的企 业 有必 要建 立 为 企 业 增 加 商 业 机 会 的 数 据 仓 库 。市 场 规 模 与客 户 规 模 小 、 内 部 结构
复 杂度 低的 企业就 没 有必要 建立数 据仓 库 。
争中获胜的关键。文章主要论述了企业建立数据仓库的必要性和企 业数据仓库的建设过 程。 关键 词 ：企 业 ；数据仓库 ；建设 中图分类号 ：Ｔ １ Ｐ３ １ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ － １４ ２ １ ） ２上 ） ０ ５ —０ ９ ０ （ ０ １ （ － ０ ６ ４ ０ ３ １
（ ． 肃民族 师范学 院 计算机科学 系，合作 ７ ７ ０ ；２西北师范大学 ，兰州 ７ ０ ７ ） １ 甘 ４０ ０ ． ３ ０ ０
摘
要 ：随着世界经济全球化的发展 ，企业间的竞争日趋激烈。企业如何在最短的时间内、以快速、最 少的投入赢得市场机遇，开发用户乐于接受的新产品，并以最快的方式销售产品， 是企业在竞
Ｏ ｉ１ ．９ ９ Ｊｉｓ ．０ ９ ０ ．０ １ １ （Ｅ） １ ｏ ： ３ ６／ ． ｎ １ ０ － １４ ２ １ ．２ ０ ｓ ３ ．８
０ 引言
信 息作为现代企业 的资源 ，占据着越来越重 要 的地 位 。面 对 纷 繁 复 杂 的市 场 竞 争 ，众 多 企 业 立 足 于 多年 积 累 的 数 据 和 自身 核 心 业 务 ，大 量 的
据仓 库 的建 设 ，为 企 业 信 息化 的 进一 步 发 展 奠 定
基础 。
１ 企 业建立数据仓库 的必要性
１１企业应用数据仓库的目标 ． 企 业应用 数据 仓库 的 目标 大致分 为 以下几类 ： １ ）将 数 据仓 库 作为 企业 的 核 心业 务 进行 发展 。出
于 这种 目标 的企业 有两 类：数 据仓库 工具 厂商和 服 务 性 的信 息 咨询 机 构 ；２ ）利 用数 据 仓库 来优 化 企 业 内部 的管理 和 控 制 ；３ ）利 用数 据 仓 库为 企业 开 拓新 的商业机 会 ，主要 包括帮 助市场 、销售部 门对
操作数据 向数据仓库 的移动包括 ：抽象 、转 换 、清 洗 、加 载 和 集 成 。抽 象是 指 从 操 作 型 数 据
库 中选 择 并 提 取 所 需 要 的 字段 ；转 换 是 指 为 来 自
收稿 日期：２ １－ １ ２ ０ １ ０－ １ 基金项 目：甘肃民族师范学院院长科研基金项 目 （９１ ）；甘肃省教育科学 “ Ｏ －３ 十一五”重点规划课题 （ Ｓ２ １］Ｘ ０６ Ｇ ［００Ｇ Ｚ ０ ） 作者简介：马 国俊 （９８ ），男，甘肃会宁人 ，副教授，硕士 ，研 究方 向为计算机 网络技术和数据仓库 。 １７ 一 【 ６ 第３ 卷 ５】 ３ 第１ 期 ２ ２１— ２上 ） ０１１（