数据仓库开发应用过程
数据开发流程
数据开发流程
数据开发流程通常包括以下几个阶段：
1. 数据需求收集：通过与业务相关人员的沟通和了解，收集数据需求并明确需求的具体业务目标和数据来源。
2. 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗、去重、格式转换等预处理工作，以便后续的数据分析和建模。
3. 数据仓库建设：根据业务需求和数据分析的目标，设计和构建数据仓库，包括数据表模型设计、ETL流程开发等。
4. 数据分析和建模：针对数据仓库中的数据，进行数据分析、建模和预测，以发现数据中的规律、趋势和异常情况等。
5. 数据展示和报告：将数据分析的结果整理成可视化的图表、报表等形式，帮助业务人员更好地理解数据、分析结果，并作出决策。
6. 运维和维护：对数据仓库进行监控和维护，以保证数据的安全、稳定和质量，同时处理和修复可能出现的数据错误和缺陷。
以上是一个基本的数据开发流程，实际情况中不同的企业和项目可能会因为具体业务需求、技术选型和团队组成等因素而略有不同。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据开发的流程
数据开发的流程
数据开发的流程通常包括以下步骤：
1. 需求分析：明确数据开发的目标和需求，例如确定需要的数据、数据的精度、数据的时效性等。
2. 数据源确定：根据需求，确定数据来源。
这可能包括数据库、数据仓库、API、外部数据源等。
3. 数据采集：根据数据源的类型，采用适当的方法进行数据采集。
这可能包括查询数据库、调用API、网络爬虫等。
4. 数据清洗：对采集到的数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
这可能包括处理缺失值、异常值、重复值等。
5. 数据转换：将清洗后的数据转换成适合分析和建模的格式或结构。
这可能包括数据归一化、数据分组、数据聚合等。
6. 数据分析：运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，以挖掘其中的规律和模式。
7. 数据可视化：将分析结果以图表、图像等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。
8. 报告编写：将整个数据开发过程和结果编写成报告，以供决策者和其他相关人员参考和使用。
请注意，这只是一个基本的数据开发流程，根据实际需求和项目规模，可能会有所不同。
数据仓库技术及其设计与开发流程
５零投资 ， ． 操作简单。Ｍｏｄｅ ｏｌ 因其基于开源的 Ｌｎｘ Ａ ａｈ＋ ｉｕ＋ ｐｃ ｅ Ｍ Ｓ Ｌ Ｐ Ｐ体系开发 ， ｙＱ ＋ Ｈ 因此从支持环境 到软件本身使用者无需支
Ｗｉｄｗ 环境下完成 Ｍ ｏｌ 安装 ， ｎｏ ｓ ｏｄｅ 这样教师个人能很方便地把个 发， 所有的界面设计风格一致 、 操作简单 、 高效 ， ｏｌ在线模块采 Ｍｏｄ ｅ 用可 自由组合的动态模块化设计 ，教师搭建在线课程时就像搭积 木一样简单有趣 。
团 日罾 围 ＳＵ！ＮＡ ＨＺＡ Ｔ Ｌ
口 金 陵科技 学院信 息技术 学院 王
摘
预
★基金 编号 ： 安徽省哲学社会 科学规 划办基金 资助项 目（ 基
金 编 号 ： ＨＳ Ｆ ５ ０ Ｄ １ Ａ Ｋ ０ －６ ４ ）
要 本文从数据仓库的概念展开研 无 分析 了数据仓库相关技术的基本特征 ， 指明了数据
公开的范围。 活动管理主要体现在网络课程管理方面， ｏ ｌ本身 Ｍｏｄｅ 提供了灵 活的课程活动配置模块——论坛 、 测验 、 资源 、 投票 、 问卷 调查 、 作业 、 聊天 、 专题讨论等 ， 同时内嵌 了 Ｂｏ、 ｋ、 ｂ ｕｓ功 ｌ Ｗｉｉ ｇ Ｗｅｑ ｅｔ 能； 支持 同步 、 同步 、 非 基于问题 的教学 、 分组教学等多种教学模 式， 利于展现教师教学设计思想 ； 对各种活动均提供评价功能。 ３ ． 集过程管理与结果材料管理于～体 。Ｍｏｄｅ ｏ ｌ不仅能对已有 材料进行管理 ， 而且通过系统跟踪功能还能记录教学活动。比如 ，
以下技术 ：１ （ ）管理大量数据和多种存储介质。要求通过寻址 、 索 据管理技术『 ｌ １ 。由于元数据与数据仓库相关的开发生命周期完全不
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
数仓建设流程
数仓建设流程
数仓建设流程主要包括以下步骤：
1. 选择业务过程：挑选具体的业务线，比如论文的业务，则一条业务线对应一张论文的事实表。
2. 声明粒度：定义事务表中一行数据的具体定义，论文事实表中一行数据对应的是一条论文的记录。
3. 确认维度：支付事实表和那些维度有关系，比如是时间、用户等，时间包括日、周、月等，这里就是标题维度、摘要维度还有关键词维度。
4. 确认事实表（指标）：每一张事实表的度量值是什么度量值为可以再报表中产生的数据，支付表里的支付记录拉链表、三范式、关系建模和维度建模、星型模型和雪花模型、星座模型的区别、拉链表是什么，这样做的好处。
5. 维度设计：包括时间维度、年龄段维度、地区等。
维度分为公共维度和私有维度。
6. 建模步骤：包括确定业务流程、确定粒度、确定维度、确定事实等。
7. 范式模型：减少冗余，减少join操作。
8. 存储：数据仓库主题的划分，比如按照业务过程来划分，一个业务过程抽象出一个主题域，比如业务系统中的商品、交易、物流等。
以上步骤只是大致的框架，具体实施时可能需要根据实际情况进行调整。
数据库开发过程范文
数据库开发过程范文1.需求分析：在数据库开发的第一步中，开发团队与客户一起讨论和理解需求。
这个阶段的目标是确定数据库的主要功能和目的。
开发团队将与客户一起分析业务需求，了解系统的业务流程，明确数据的种类和存储要求。
2.数据建模：在这个阶段，开发团队将根据需求分析的结果设计数据模型。
数据模型是描述数据库结构的图形化表示。
最常用的数据模型是关系模型，它使用表来表示实体和关系。
开发团队可以使用建模工具如ER 图或UML来设计数据模型。
在设计过程中，团队需要确定实体、属性和关系，并确保数据模型具有良好的规范性、正确性和完整性。
3.数据库设计：在数据库设计阶段，开发团队将根据数据模型来设计数据库的结构。
这个阶段的目标是定义表、字段、键和关系。
开发团队将根据业务需求和性能要求来选择适当的数据类型、约束和索引。
4. 数据库实现：在这个阶段，开发团队将基于数据库设计创建数据库。
他们将使用数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）来创建表、字段和索引。
开发团队还将编写存储过程、触发器和视图等数据库对象。
在创建数据库的过程中，团队需要关注数据库的性能、安全性和可扩展性。
5.数据库测试：在数据库开发的最后一步中，开发团队将对数据库进行测试。
他们将验证数据库是否满足需求，并测试数据库的功能、性能和安全性。
开发团队将执行各种测试，如单元测试、集成测试和性能测试。
如果测试发现了问题，开发团队将做出相应的修改。
在整个数据库开发过程中，团队需要进行沟通和协作，并按照计划执行每个步骤。
同时，他们还需要关注数据库的可用性、可维护性和数据质量。
总之，数据库开发是一个综合性的过程，它涉及到从需求分析到数据库实现和测试的一系列步骤。
通过合理的规划和设计，可以帮助开发团队创建高质量和高性能的数据库。
数据仓库体系规划及实施流程
数据仓库体系规划及实施流程⼀、前⾔数仓规划是数仓建设的蓝图，涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境；数仓规划之所以重要，是因为它是描述了数据流动的概念性框架，为元数据管理奠定了基础，对数据加⼯过程的理解、数仓建设的交流分享、数据的使⽤和问题排查、数仓健康度的评估都提供了极⼤的帮助。
需要强调的是本节是从宏观上描述数仓的框架，具体到数据模型的细节对⽐、存储选型和管理、接⼊数据源管理等数仓建设的周边在本节不涉及。
通过本节的阅读，你将了解到以下知识：从业务矩阵的设计（宏观、微观）、横向的分层、纵向的分线到主题划分等⾓度解构数仓；数仓建设的实施流程。
⼆、规划1、矩阵分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
2、宏观矩阵宏观矩阵描述的是公司的业务线和对应的数据状况，其⾏和列⼀般分别对应着业务主题和数据主题。
1）业务主题对应着公司的业务线布局，⽐如电商、游戏、视频、应⽤商店、新闻资讯、浏览器等。
2）数据主题根据抽象的程度和视⾓有不同的取法：⼀般取业务线中⽤户对内容的消费或者相关⾏为，⽐如曝光、点击、消费、播放、分享等，对这些⾏为的划分⼜可分为原⽣⾏为主题（通⽤和业务相关）、衍⽣⾏为主题（留存、活跃、流失等），这种划分⽅法更多的取⾃数据的底层和公共层，因为⾼层的数据都是多⾏为的汇总。
对数据主题的另外划分⽅式参加分主题部分，这种划分⽅法更多的取⾃数据的⾼层。
引⾃《数据仓库实践之业务数据矩阵的设计-⽊东居⼠》3、微观矩阵微观矩阵描述的是主题和对应的维度关系，下⾯以常见的内容消费和⽤户主题两个维度来看微观矩阵的规划。
-w698业务过程描述的⼀般是对内容的消费抽象，可以是原⼦的，也可以是抽象的，⽐如卡⽚曝光维度的划分可以从以下两个⼤⽅向⼊⼿：通⽤标识维度（版本、机型、渠道、⽹络、时间等）；业务过程维度：消费者等级、消费位置、消费路径、其它等。
4、分层ODS->DW->DM->DA（ADS）层是如何划分的，分层的原因（引⾃《⼀种通⽤的数据仓库分层⽅法-⽊东居⼠》）：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域和职责，在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解；减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算；统⼀数据⼝径：通过数据分层，提供统⼀的数据出⼝，统⼀对外输出的数据⼝径；复杂问题简单化：将⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层解决特定的问题。
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商品库存信息：商品号，库房号，库存量，日部数据源
√ √
9
5.3.3 概念模型的分析
商品固有信息
客户固有 信息
日期
商品
商品变动信息 商品号
供应商 号
客户号
销售
客户
开户日 期
客户变动信 息
日期
客户号
销售数量
10
5.3.4 概念模型的设计
日期 年 月 日
地点 国家 省 市
销售 销售数量 销售价格 销售金额 时间ID 地点ID 商品ID
容易获得成功 。 3) 两种策略的联合使用 ：能够快速地完成数据仓库的开发与
应用，而且还可以建立具有长远价值的数据仓库方案。在 实际使用中难以操作 。
5.2.2 确定数据仓库的开发目标和实现范围
首要目标是确定所需要信息的范围，确定数据仓库在为用户
提供决策帮助时，在主题和指标领域需要哪些数据源。
另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？
……
商品种类(7) 年龄组 经济类 信用
商品小类
（8） （10） （10）
(40)
…… ……
……
商品(220)
……
7
4.CRUD矩阵
实体 客户 功能
销售单输入 CRUD 销售单处理
商品管理
R
预算系统
R
财务计算
RU
库存控制
R
后勤
R
销售单
CRUD CRUD
R R R RU RU
商品 销售代表 供货商
R
其它目标是确定数据仓库内部数据的规模。
从用户的角度分析
从技术的角度分析
3
5.2.3 数据仓库的结构
1.数据仓库的应用结构
1) 基于业务处理系统的数据仓库 2) 单纯数据仓库 3) 单纯数据集市 4) 数据仓库和数据集市
2.数据仓库的技术平台结构
1) 单层结构 2) 客户/服务器两层结构 (C/S) 3) 三层客户/服务器 (B/W/S) 4) 多层式结构
RU
RU
CRUD
RU
R
R
RU
R
RU
R
R
CRUD
R
R
RU
C：Create产生、R：Read引用、U：Update更新 D：Delete删除。
8
5.企业业务处理系统数据存储表
销售单输入 销售单处理 商品管理 预算系统 财务计算 库存控制 后勤
商品供应商 市场调查公司
Oracle √ √
Sysbase SQL Server VFP 其它模式 √ √
商品ID 种类 小类 商品 年龄 60岁以上 40岁以上 30岁以上 20岁以上 20岁以下 经济 (年收入) 100万以上 10万以上 1万以上
商品ID 生产厂家 进货价格 进货日期
详细类别表
客户
客户ID
姓名
地址
电话 邮政编码
12
5.3.5 概念模型文档与评审
1.概念模型设计文档
➢数据仓库开发需求分析报告 ➢概念模型分析报告 ➢概念模型 ➢概念模型的评审报告。
2.概念模型的评审 3.概念模型的评审人员 4.概念模型的评审内容
数据仓库开发任务书；用户决策分析信息需求调查表；数据仓库主 题；E-R图、星型模型和雪花模型。
13
5.4 数据仓库的逻辑模型设计
1.数据仓库的逻辑模型设计任务：
➢分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题； ➢确定粒度层次划分； ➢确定数据分割策略； 关系模式的定义和记录系统定义、确定数据抽取模型等。
5
5.3 数据仓库的概念模型设计
概念模型的设计可以分为以下几个阶段：用户需求调查、模 型定义、模型分析和模型设计。
5.3.1 概念模型的需求调查
➢数据仓库开发的任务书 ➢首先要明确用户的信息需求 ➢了解管理人员在信息需求方面的内容 ➢了解关于信息的来源 ➢组织所使用的系统环境
6
5.3.2 概念模型的定义
2.逻辑模型最终设计成果：
➢每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库 的元数据中 ➢粒度划分 ➢数据分割策略 ➢表划分和数据来源等。
14
5.4.1 分析主题域
主题名 公共码键
属性组
商品固有信息：商品号，商品名，类型，颜色等
商 品
商品号
商品采购信息：商品号，供应商号，供应价，供应日期， 供应量等
第五讲 数据仓库开发应用过程
5.1数据仓库开发应用过程 5.2数据仓库的规划 5.3数据仓库的概念模型设计 5.4数据仓库的逻辑模型设计 5.5数据仓库的物理模型设计 5.6数据仓库的实施 5.7数据仓库的应用、支持和增强 练习
1
5.1 数据仓库的螺旋式开发方法
开发 概念 模型
开发 逻辑 模型
1.数据仓库用户的决策分析 2.支持决策的数据需求分析 3.数据需求分析工具
决策分析问题
客户购买商品趋势分析
需求信息类
需求信息1层 需求信息2层 需求信息3层 需求信息4层 需求信息5层 ……
日期
年(4) 季(16) 月(48) ……
地点
商品
客户年 客户经济 客户信用
龄组
状况
国家(15) 省(60) 市(200) 街道(2100) 商店(20000)
商品 种类ID 小类ID 商品ID
年龄 60岁以上 40岁以上 30岁以上 20岁以上 20岁以下
信用 10万元以上 1万元以上 1千元以上 1千元以下
0元
经济
(年收入)
100万以上
10万以上
1万以上
1万以下
11
日期 年 月 日
地点 国家 省 市 销售 销售ID 销售数量 销售价格 销售金额 时间ID 地点ID 商品ID 信用 10万元以上 1万元以上 1千元以上 1千元以下 0元
4
5.2.4 数据仓库使用方案和项目规划预算
1.实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与 数据仓库的技术要求联系起来 2.开发方案的预算进行估计 3.编制数据仓库开发说明书 ：
➢说明系统与企业战略目标的关系，系统与企业急需处理的、范围相对有 限的开发机会。 ➢业务机会的说明以及任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的 建议。 ➢计划中需要阐明期望取得的有形和无形利益 ➢业务价值计划最好由目标业务主管来完成 ➢规划书中要确定数据仓库的开发目标实现范围、体系结构和使用方案及 开发预算。
规划 与确 定需 求
数据 仓库 评价
规划 分析阶段
使用 维护阶段
数据仓库 开发过程
数据 仓库 维护
数据 仓库 应用
设计 体系 结构
设计 实施阶段
数据 库与 元数 据设 计
数据 抽取 转换 与加 载
填充 与测 试数 据仓 库
开发 中间 件
2
5.2 数据仓库的规划
5.2.1 选择数据仓库实现策略
开发策略主要有： 1) 自顶向下：实际应用比较困难 。 2) 自底向上：用于一个数据集市或一个部门的数据仓库开发 ，