数据仓库的开发流程2
数据仓库搭建流程
数据仓库搭建流程数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、面向分析的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它将组织的各类数据进行整合和转换，为企业的决策者提供一致、准确、全面和及时的数据信息，从而支持企业的战略决策和业务分析。
搭建一个高效的数据仓库对企业的发展至关重要，下面将介绍数据仓库的搭建流程。
1.需求分析在搭建数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
与业务部门和决策者沟通，了解他们的需求和期望，明确数据仓库的目标和功能。
根据需求分析结果，确定数据仓库的范围、数据源、数据维度和指标等。
2.数据清洗和整合数据仓库的建设离不开数据清洗和整合。
通过ETL（抽取、转换和加载）工具，从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和整合。
清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
整合则是将来自不同数据源的数据进行统一，建立一致的数据模型。
3.数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节。
在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计数据模型。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，维度表围绕事实表构建；雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
4.数据存储和管理数据存储和管理是数据仓库的基础。
根据数据模型的设计，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。
常用的数据库有关系型数据库如Oracle、MySQL等，也可以选择列式数据库如Greenplum、Vertica等。
此外，还需要考虑数据的备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
5.指标定义和计算数据仓库的一个重要功能是支持指标的定义和计算。
根据需求分析的结果，明确需要计算的指标，并进行指标的定义。
指标的计算可以通过SQL语句、OLAP（联机分析处理）工具等方式进行，确保指标的准确性和一致性。
6.数据访问和可视化数据仓库的价值在于提供给决策者和分析师一个直观、易于理解的数据视图。
数据分析与数据挖掘ppt课件
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
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统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
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数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
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二 数据仓库基本原理与应用
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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。
数据仓库技术的搭建步骤与流程(六)
数据仓库技术的搭建步骤与流程随着企业数据量的不断增长，数据仓库成为了统一管理与分析数据的关键工具。
数据仓库技术的搭建对于企业的决策和业务发展有着重要的影响。
本文将论述数据仓库技术的搭建步骤与流程，以帮助读者更好地了解数据仓库的建设过程。
一、需求分析与规划任何一个成功的项目都需要有明确的目标和规划。
在数据仓库的搭建过程中，首先需要进行需求分析与规划。
这一阶段需要与业务部门密切合作，了解业务需求和数据要求。
通过与各个业务部门的沟通，明确数据仓库的目标、范围和可行性。
同时，也需要进行技术评估，了解现有技术框架和平台的状况，以便制定出合理的规划。
二、数据采集与清洗在数据仓库技术的搭建过程中，数据采集与清洗是非常关键的一步。
数据采集需要确保从各个业务系统中收集到全面、准确的数据。
这一步骤中需要注意数据源的选择、数据采集的频率以及数据的传输和存储安全等问题。
同时，对于采集到的数据还需要进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。
这一步骤的完成将为后续的数据建模和处理奠定基础。
三、数据建模与设计数据建模与设计是数据仓库搭建的核心环节。
它包括了维度模型的设计，定义数据仓库中的事实表和维度表，以及确定维度和指标等。
通过数据建模与设计，可以更好地理解和组织业务数据，形成数据仓库的结构和架构。
同时，还需要考虑数据的规模和增长预测，确保数据仓库的可扩展性和性能。
四、数据抽取、转换与加载(ETL)数据仓库的搭建离不开ETL(Extract-Transform-Load)过程。
ETL是将源系统的数据抽取到数据仓库中，经过必要的转换和清洗操作后进行加载的过程。
这一步骤需要设计和编写相应的ETL程序，确保数据的准确性、一致性和及时性。
同时，需要考虑数据的增量抽取和历史数据的处理，以满足数据分析和报表需求。
五、数据仓库的部署和维护在数据仓库技术的搭建完成后，还需要进行部署和维护工作。
数据仓库的部署包括硬件和软件环境的搭建，以及数据仓库的安装和配置。
数据仓库的设计和实现
数据仓库的设计和实现一、数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse)是指从不同数据源种搜集的信息，经过多维分析后形成的一个集中式且具备分析能力的数据存储库。
二、数据仓库设计的基本原则1. 集成性：数据仓库应该整合多个数据源的数据，具有全局性视角。
2. 时效性：数据应该是最新的，而非历史的，数据之间应该有时间关系。
3. 一致性：数据应该是唯一的、标准化的，并应该尽可能的与同一机构的不同业务应用和不同数据源适配。
4. 可访问性：数据应该是用户友好的，对多种数据操作的查询方式都要满足。
5. 稳定性：为避免影响公司核心业务，数据仓库必须保障数据的一致性，同时也保障数据的灵活性，以适应业务发展的方向。
三、数据仓库的设计流程数据仓库的设计流程可以大致分为以下几个步骤：1. 确定数据仓库的业务目标，指出数据仓库用于集成的数据源和数据仓库必须包含的内容。
2. 设计维度模型，理解主题业务流程，建立数据源和数据仓库之间的映射。
3. 设计度量模型，设定可计算的指标和各类跟踪指标。
这些指标是基于业务主题的分析，包括财务、物流和顾客等。
4. 设计 ETL 流程，其包括抽取阶段、转换阶段和装载阶段。
5. 设计物理架构，建立数据仓库到数据仓库工作台（作为交互的接口）的架构。
四、数据仓库的实现1. ETL 流程的实现，包括实现数据抽取、数据清洗、数据变换和数据装载为一体的各工作点，以完成 ETL 的流程。
2. 数据模型的实现，包括维度模型的物理模型和星型模型的物理模型。
物理模型也会设计纵向分区的间隔，同时也会考虑使用分区以便支撑大表的运行。
3. 明星和雪花分型的实现，考虑到性大数据、性能提升和系统的可维护性，将设计数据仓库的分层体系结构。
4. 单点登录、按权限进行数据授权，数据科技化越来越深，数据授权也会随之上升，因此数据仓库的权限设计也变得越来越重要。
5. 多维查询分析，利用数据挖掘、多维分析等技术把数据信息分析出来，是数据仓库的理解和利用它的关键。
数据开发过程介绍
数据开发是指在数据工程中，从原始数据源中提取、转换、加载（ETL）数据，以满足数据分析、报告、机器学习等需求的过程。
以下是数据开发的一般过程介绍：1. **需求分析**：- 理解业务需求：首先，数据开发团队需要与业务部门合作，明确他们的需求和目标。
这有助于确定要提取和处理的数据。
2. **数据提取（Extract）**：- 数据源识别：确定数据来源，这可以包括数据库、API、日志文件、云服务等。
- 数据抽取：使用工具或脚本从数据源中提取数据，并将其转换为可用的格式。
通常，数据提取涉及到筛选、选择列、数据转换等操作。
3. **数据转换（Transform）**：- 数据清洗：处理不一致、不完整或错误的数据，例如处理缺失值、去除重复数据、处理异常值等。
- 数据转换：将数据转换为适合分析的结构，例如将日期格式标准化、进行聚合、创建派生字段等。
- 数据合并：将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集。
4. **数据加载（Load）**：- 将转换后的数据加载到目标存储区域，如数据仓库、数据湖、数据库等。
- 数据仓库通常用于存储历史数据，而数据湖通常用于存储原始数据以及数据湖中的原始拷贝。
5. **调度和自动化**：- 使用调度工具（如Apache Airflow、Cron Job等）来自动执行数据开发任务，确保数据的定期提取、转换和加载。
- 设置监控和报警机制，以便及时发现和处理数据开发过程中的错误和异常。
6. **质量控制和测试**：- 实施数据质量控制措施，确保数据的准确性和一致性。
- 进行单元测试、集成测试和端到端测试，以验证数据开发过程的正确性。
7. **文档和元数据管理**：- 创建文档以记录数据开发过程，包括数据流程、字段定义、数据字典等。
- 管理元数据，以便跟踪数据的来源、变化和使用情况。
8. **维护和优化**：- 定期维护数据开发工作流程，确保它们仍然满足业务需求。
- 优化数据开发过程，提高效率和性能。
数据仓库建设流程
数据仓库建设流程随着数据量的不断增加和企业对数据分析的需求日益增强，数据仓库作为一种集成、清洗和存储企业数据的解决方案，被越来越多的企业所采用。
而数据仓库的建设过程也是一个相对复杂而又关键的任务。
下面将从需求分析、数据建模、数据抽取和加载、数据清洗和转换、数据质量管理和数据可视化等几个方面介绍数据仓库建设的流程。
需求分析是数据仓库建设的第一步。
在这一阶段，需要与业务部门合作，明确企业对数据仓库的需求和目标。
通过与业务人员的沟通和调研，了解企业业务流程、业务指标以及数据分析的具体需求。
在需求分析阶段，要明确所需数据的来源、数据的粒度和数据的格式等信息，以及数据仓库的性能和可扩展性需求。
数据建模是数据仓库建设的核心环节。
在这一阶段，需要根据需求分析的结果，对数据进行建模。
常用的数据建模方法有维度建模和实体关系建模。
维度建模是一种以事实表和维度表为核心的建模方法，它通过事实表记录业务事实的度量和维度表记录事实的上下文信息，构建起一个灵活、易理解的数据模型。
实体关系建模则是一种基于实体和关系的建模方法，它通过实体和实体之间的关系来描述业务领域和数据之间的关系。
数据建模的结果是一个逻辑模型和物理模型，用于指导后续的数据抽取和加载工作。
数据抽取和加载是数据仓库建设的重要环节。
在这一阶段，需要根据数据建模的结果，设计和实现数据抽取和加载的过程。
数据抽取是指从源系统中提取数据的过程，可以通过数据库连接、文件导入等方式进行。
数据加载是指将抽取到的数据加载到数据仓库中的过程，可以通过插入、更新和删除等方式进行。
数据抽取和加载的过程需要考虑数据的完整性、准确性和及时性，以保证数据仓库中的数据与源系统保持一致。
数据清洗和转换是数据仓库建设的关键环节。
在这一阶段，需要对抽取到的数据进行清洗和转换，以保证数据的质量和一致性。
数据清洗是指对数据进行去重、纠错、填充缺失值等处理，以消除数据中的噪声和错误。
数据转换是指对数据进行格式转换、单位换算、数据合并等处理，以满足数据仓库中的数据模型和分析需求。
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。
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的购买欲望。
举例
数据仓库的分析功能给出市场地段信息，如：
男 /女
专业/其他用品市场
城市/乡村市场
儿童用品市场（ 年龄、 性别）
体育用品市场
举例
对话可以进行得很个性化。销售代表能够根据客
户所属的市场地段信息进行针对性的提问，如：
“你知道我们在泳装方面还有未公布的产品吗？”
“我们刚刚进一批意大利太阳镜，我想你可能有
如果所选择的主题域很大并且很复杂，我们甚至可以针对 它的一个有意义的子集来进行开发；
商场数据仓库设计的例子： “商品”主题既是一个商场的最基本的业务对象，又是进
行决策分析的最主要的领域，因而较之另两个主题来说，
“商品”主题具有更重要的意义与作用。所以，我们可以 先选定“商品”主题来实施。
粒度层次划分
物理模型设计
工作：确定数据的存储结构，确定索引策略，确定数据存
放位置，确定存储分配。
前提要求： 1. 全面了解所选用的数据库管理系统，特别是存储结构和
存取方法。
2. 了解数据环境、数据的使用频度、使用方式、数据规模 以及响应时间要求等，这些是对时间和空间效率进行平衡 和优化的重要依据。 3. 了解外部存储设备的特性，如分块原则，块大小的规定， 设备的 I／O 特性等。
可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力 进行最需要的部分的开发。
概念模型设计
任务：界定系统边界 确定主题域及其属性描述 数据模型（多维数据模型，或E-R） 成果：是在原有的数据库的基础上建立一 个较为稳固的概念模型。
确定主题域及其内容
确定主要的主题域
对每个主题域的内容进行较明确的描述： · 主题域的公共码键； · 主题域之间的联系； · 充分代表主题的属性组。
数据库系统的开发流程
需求收集和分析 设计概念结构 设计逻辑结构 数据模型优化 设计物理结构
设计评价性能预测 不满意 物理实现
不满意 物理设计阶段 需求分析阶段 概念设计阶段 逻辑设计阶段
实验性运行
数据库实施阶段
使用维护数据库
数据库运行维护阶段
数据库设计流程的特点
有明确的应用需求；
严格遵循系统生命同期的阶段划分，较清楚的 设计开发步骤；
设计 体系 结构
数据库 与元数 据设计
数据仓库 使用维 开发过程 护阶段
数据 仓库 应用 填充与 测试数 据仓库
设计实施 确定 阶段 数据源
抽取
开发 中间件
数据仓库的开发流程
数据仓库系统的开发是一个经过不断循环、 反馈而使系统不断增长与完善的过程，这 也是原型法区别于系统生命周期法的主要 特点。
粒度层次划分适当与否直接影响到数据仓库中的
数据量和所适合的查询类型；
通过估算数据行数和所需的DASD 数，确定采用
单一粒度或多重粒度，以及粒度划分的层次。
DASD（Direct Access Storage Device）
例子：商品主题－－多重粒度
数据分割策略
数据量的大小是决定是否进行数据分割和如何分割的主要
举例 以商场的数据仓库设计为例
商场数据仓库概念模型设计
日趋激烈的市场竞争要求商场经营者更加准确地了解商场经营状况，
跟踪市场趋势，更加合理地制定商品采购与销售策略。
由于商场以前的一些OLTP 的需要，在各个部门建立了许多分散的 数据库，分别处理各自的业务。如在人事、采购、库存、销售等部门分 别存储着各自的数据库，各个部门的数据按自己业务需要加以组织。 这样的组织使得数据各自为政，缺乏全局性，管理层想要在这些数 据的基础上得到一些全局报表、进行一些分析工作是比较困难的。因此 商场的领导决定要在原有的数据库系统的基础上建立一个数据仓库。
良好的可操作性，每一步骤的任务、文档内容 与格式有细致的规定。 举例：项目文档
数据库设计举例
1. 需求分析 （沟通、会议演示、软件需求说明书） 2. 系统概念设计 （系统功能结构、流程、数据结构等） 3. 系统详细设计 （E-R、功能模块、界面、业务过程、接口） 5. 系统实现 （数据库实现、程序实现） 4. 系统测试与实施
确定主要的主题域
三个基本主题：商品、供应商和顾客。
主题之间的联系是：
供应商供应多种商品，一种商品可由多个供应商提供，即 “商品”主题与“供应商”供应的商品直接联系； 供应商供应的商品同样也可以被不同的顾客购买，但“顾 客”主题与“供应商”主题间并不是直接发生关系的，它
们之间的联系是经过“商品”主题的间接联系。
数据仓库的设计步骤
概念模型设计 技术准备工作 逻辑模型设计 物理模型设计 数据仓库生成 数据仓库使用与维护
数据仓库的生成
工作：接口编程，数据装入； 成果：数据已经装入到数据仓库中，可以在其上 建立数据仓库的应用，即DSS 应用。
数据仓库的生成
接口编程：在两个不同环境的记录系统之间建立
客户的记录。这个分析程序通过一种复杂的方法扫描，分析
客户的历史记录。它定时地提供给操作型环境一个包括下面 内容的文件：
上次购物的类型； 上次购物的日期;
市场分析/市场地段信息。
在分析应用中，我们会对“商品”主题有一个实践基础上
的更深的认识，从而对原来的设计作出评价和调整。比如，
实践证明原来的粒度划分不合理，就应该调整粒度定义。
数据仓库使用与维护
在这一过程中，商场经营者可能会提出新的要求，
对消费市场进行分析研究，以进行市场定位等，
那么就要着手开发“顾客”主题，并可能要对原
因素；
数据分析处理的要求是选择数据分割标准的一个主要依据； 还要考虑到所选择的数据分割标准应是自然的、易于实施 的；
同时也要考虑数据分割的标准与粒度划分层次是适应的。
关系模式定义
由多个表实现；
对于多维数据模型：事实表和维度表；
对于E-R模型：主题的相关信息的内容表
如，商品主题的关系模式定义包括：
维护：根据用户使用情况和反馈来的新的需求，开发人员
进一步完善系统，并管理数据仓库的一些日常活动。
包括：刷新数据仓库的当前详细数据，将过时的数据转化
成历史数据，清除不再使用的数据，管理元数据，利用接 口定期从操作型环境向数据仓库追加数据，确定数据仓库 的数据刷新频率，等等。
数据仓库使用与维护
在“商品”主题的数据装人数据仓库后，就可以进行在 “商品”主题上的分析处理，即建立“商品’这一分析领 域上的DSS 应用，如有关商品销售情况的月统计分析或 商品库存情况的分析等。
界定系统的边界
需求：主要是商品采购和销售情况
商场经营者目前所要进行的分析主要有：
· 分析顾客的购买趋势；
· 分析商品供应市场的变化趋势；
· 分析供应商信用等级。
界定系统的边界
所需要的数据应包括：
· 商品销售数据；
· 商品采购数据； · 商品库存数据； · 顾客信息； · 供应商信息。
所以，我们可以将系统的边界定为包含原有的销售子系统、 采购子系统以及库存子系统在内的集合。
商品固有信息、商品采购信息、商品销售信息、
商品库存信息、其它数据等。
数据源及抽取模型的定义
由三种表实现；
数据源抽取对象表；
数据源抽取规则表；
数据目标列与源列对应关系表。
数据仓库的设计步骤
概念模型设计 技术准备工作 逻辑模型设计 物理模型设计 数据仓库生成 数据仓库使用与维护
概念模型设计
任务：界定系统边界 确定主题域及其属性描述 数据模型（多维数据模型，或E-R） 成果：是在原有的数据库的基础上建立一 个较为稳固的概念模型。
界定系统边界（初步需求分析）
基本的方向性需求： 要做的决策类型有哪些？ 决策者感兴趣的是什么问题？ 这些问题需要什么样的信息？ 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些 部分的数据？E-R模型各主题源自属性信息数据仓库的设计步骤
概念模型设计 技术准备工作 逻辑模型设计 物理模型设计 数据仓库生成 数据仓库使用与维护
技术准备工作
工作包括：技术评估，技术环境准备。
成果是：技术评估报告，软硬件配置方案，系统
（软、硬件）总体设计方案。
数据仓库的设计步骤
兴趣。” “天气预报这是打野鸭的寒冬，我们有一种特制 的长筒靴。”
举例
客户已经完全投入了电话对话中，个性化的电话
和关于客户对什么商品感兴趣的知识使得销售商
在不增加资本投入、不增加广告量的情况下增加
了收入。
举例
这种个性化的电话对话
是通过对数据仓库的间
接访问而完成的
举例
后台(即数据仓库环境中)有一个分析程序在不断读入和分析
有的“商品”主题进行调整，如“商品”主题中
可能要增加“商品档次”这么一个属性。
讨论
在学习了数据仓库的相关知识和技 术后，你觉得日常生活中，那些方 面可以用到数据仓库技术？
举例
零售个性化系统。
在系统中，客户阅读到由零售商编制的目录或宣
传广告后促使他有了购买的念头，或者至少想查
询一下目录，结果是给零售商打电话。
数据仓库的设计步骤
概念模型设计 技术准备工作 逻辑模型设计 物理模型设计 数据仓库生成 数据仓库使用与维护
数据仓库的设计步骤
数据仓库的设计步骤