详解数据仓库的实施步骤
数据仓库设计与实施
数据仓库设计与实施一、概述数据仓库（Data Warehouse）是自主且稳定的数据集合，其中包含历史性数据，用于支持管理者的决策。
在企业中，数据仓库常缩写为DW。
从字面上看，数据仓库就是将数据保存在一个中央存储库中，它是一个面向主题的、综合的、稳定的、非易失的数据存储区域。
简单地说，数据仓库是一种清理、整理、管理、支持决策的数据存储和管理环境。
二、数据仓库的设计1.总体设计数据仓库设计需要考虑到整个系统的目标、数据的来源、数据的集成、数据的查询、数据的质量及数据的维护和更新等等。
其中，总体设计是整个数据仓库设计的核心。
在总体设计中，需要考虑数据仓库的存储结构、数据仓库的组成、数据仓库的可移植性、数据仓库的数据更新周期、数据仓库的访问方式等等。
2.数据模型设计数据模型设计主要是将数据整合到数据仓库中，负责处理数据的数据转换、数据积累和数据清洗等过程。
在数据模型设计中，需要考虑到架构设计、数据结构设计、维度模型设计、星型模型设计等等。
其中，设计好的数据模型会对数据的加工、分析和查询等产生深远影响。
3.数据归档和备份设计一个有效的数据仓库需要渐进式地增量存储和归档，以便将过去和现在的数据与未来的数据分离开来。
此外，数据归档和备份设计还需要考虑数据的还原，以便在需要时快速恢复数据。
三、数据仓库实施1.数据提取和转换数据提取和转换是数据仓库实施的第一步，也称为ETL（即提取、转换、加载）过程。
在这一步骤中，需要对各个源系统的数据进行提取和转换，使其满足数据仓库的需求，并将其加载到数据仓库中。
2.元数据管理元数据管理是数据仓库实施中的另一个重要步骤。
元数据包括数据仓库中所有数据的描述，包括数据源、数据字段、数据质量和数据血缘关系等信息。
元数据对于数据仓库的维护、查询、管理和数据共享至关重要。
3.查询和分析工具在数据仓库实施完成后，需要构建用于查询和分析数据的工具，如OLAP、数据挖掘、报表工具等。
这些工具能够帮助企业管理者更快速地发现数据中的信息和趋势，以便及时作出决策。
简述数据库实施的步骤
简述数据库实施的步骤1. 需求分析在数据库实施之前，首先需要进行需求分析。
通过与用户和相关部门的沟通和交流，了解他们的需求和期望，明确数据库实施的目标和范围。
根据需求分析的结果，确定数据库的功能和特性。
2. 数据库设计数据库设计是数据库实施的核心环节。
在设计数据库时，需要考虑到数据的结构、关系和约束条件。
以下是数据库设计的一些关键步骤： - 根据需求分析结果设计数据库的逻辑模型，包括实体-关系图和关系模式。
- 确定数据表的字段、数据类型、长度、约束等。
- 设计数据表之间的关系，包括主键、外键和关联关系。
-根据设计的关系模式生成数据库的物理模型。
3. 数据库安装与配置安装数据库管理系统是数据库实施的前提条件。
根据实际需求选择合适的数据库管理系统，并按照官方文档或指南进行安装。
在安装过程中，需要注意配置数据库的基本参数，如数据库名称、端口号、字符集等。
4. 数据迁移与导入如果系统已经存在其他数据库，需要将其中的数据迁移到新的数据库中。
数据迁移需要考虑以下几个方面： - 导出现有数据库中的数据，可以使用数据库自带的工具或第三方工具进行导出。
- 创建新数据库的表结构，并根据需求进行数据转换和数据清洗。
- 将导出的数据导入到新数据库中，确保数据的完整性和一致性。
5. 数据库测试与优化在数据库实施完成后，需要进行测试和优化工作，以确保数据库的稳定性和性能。
以下是数据库测试与优化的一些常用方法： - 进行功能测试，验证数据库的各项功能是否正常。
- 进行性能测试，测试数据库在不同负载下的响应时间和资源消耗情况。
- 根据测试结果进行数据库优化，如索引优化、查询优化、存储优化等，以提高数据库的性能和效率。
6. 数据库备份与恢复数据库备份是保证数据安全的重要手段。
在实施数据库之前，需要制定数据库备份策略，并按计划进行数据库的备份工作。
同时，还需要确保数据库的恢复能力，在数据库发生故障或数据丢失时能够及时恢复数据。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
(完整word版)建设数据仓库的八个步骤.doc
大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017 年 04 月 25 日编制建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。
关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。
因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。
开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。
1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。
业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。
一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素：·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。
·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。
·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。
·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。
由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。
2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。
这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准：·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。
数据仓库的基本架构
数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业中各种数据的系统。
它的设计和架构对于数据的有效管理和分析至关重要。
在本文中，我们将详细介绍数据仓库的基本架构，包括数据仓库的组成部分、数据仓库的层次结构和数据仓库的实施步骤。
一、数据仓库的组成部分1. 数据源：数据仓库的数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件、日志等。
数据源的选择和数据提取的方法取决于企业的需求和数据的特点。
2. 数据提取和转换：数据提取和转换是将数据从数据源中提取出来并进行清洗、转换的过程。
这个过程包括数据的抽取、清洗、转换和加载等步骤，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据存储：数据存储是数据仓库的核心组成部分，用于存储从数据源中提取出来的数据。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和分布式文件系统等。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，用于帮助用户理解和使用数据仓库中的数据。
元数据管理包括元数据的收集、存储和维护等过程。
5. 数据访问和查询：数据仓库的用户可以通过各种方式访问和查询数据，包括SQL查询、OLAP分析、报表生成等。
数据访问和查询的方式取决于用户的需求和技术的支持。
二、数据仓库的层次结构数据仓库的层次结构包括三个主要层次：操作型数据层、集成型数据层和决策型数据层。
1. 操作型数据层：操作型数据层是数据仓库的最底层，用于存储企业内部各种操作型数据，包括交易数据、日志数据等。
这些数据通常以原始的、细粒度的形式存储。
2. 集成型数据层：集成型数据层是数据仓库的中间层，用于将操作型数据进行整合和转换，以满足用户的查询和分析需求。
在这一层次上，数据会进行清洗、聚合和转换等处理。
3. 决策型数据层：决策型数据层是数据仓库的最上层，用于存储已经经过整合和转换的数据，供用户进行决策分析和业务报告等。
在这一层次上，数据会根据用户的需求进行汇总、计算和分析等操作。
三、数据仓库的实施步骤1. 确定需求：在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
(整理)数据仓库的实现步骤
数据仓库的实现步骤：一般地，设计和创建数据仓库的步骤是：1.确定用户需求确定终端用户的需要，为数据仓库中存储的数据建立模型。
通过数据模型，可以得到企业完整而清晰的描述信息。
数据模型是面向主题建立的，同时又为多个面向应用的数据源的集成提供了统一的标准。
数据仓库的数据模型一般包括：企业的各个主题域、主题域之间的联系、描述主题的码和属性组。
深入地分析企业的数据源，记录数据源系统的功能与处理过程。
一般地，设计数据仓库最重要的一步便是要理解商业动作的规律，只有了解数据是如何被处理的，才能分解商业处理过程，从中获取数据元素。
利用现有系统的信息，确定从源数据到数据仓库的数据模型所必须的转化/综合逻辑。
这涉及到应该合并转化多少数据；是综合所有的数据文件还是综合发生变化的操作系统文件；转化/综合过程应该多长时间执行一次等问题。
决定数据转化与更新频率是重要的商业事件。
无论数据仓库的更新是采用事件驱动还是时间驱动，都必须让数据仓库知道当某种事件发生时就需要更新数据。
在数据仓库建立之前，应该写一个详细的方案和实现规划。
这种方案和实现规划包括：建立商业案例、收集用户需求、确定技术需求。
建立商业案例包括由该方案解决的商业需求、方案的成本和投资的收益。
收集用户需求主要是调查用户建立数据仓库的意图。
用户需求可以确定这些内容：数据需求（粒度级）、企业经营系统包含的数据、这些数据遵循的商业规则、需要提供给用户的查询、用户需要的标准报告、将要使用的客户应用程序工具。
确定技术要求包括下列内容：硬件体系结构和框架（例如，链接到数据市场所在的地理位置）、备份和恢复机制、安全性限制、从经营系统到数据仓库加载数据和转换数据的方法。
UID50288 帖子608 精华0 积分909 推荐0 阅读权限50 在线时间121 小时注册时间2008-10-10 最后登录2009-1-21 查看详细资料TOPvissd项目经理个人空间发短消息加为好友当前离线3# 大中小发表于2009-1-19 12:25 只看该作者2.设计和建立数据库设计和建立数据库是成功地创建数据仓库的一个关键步骤。
成功实施数据仓库项目的7个步骤
成功实施数据仓库项目的7个步骤建立一个数据仓库并不是一个简单的任务，不应该由一个人单独完成。
由于数据仓库最佳结合了业务惯例和信息系统技术，因此，一个成功的数据仓库实施需要这两方面的不断协调，以均衡其所有的需要，要求，任务和成果。
我很乐意与大家分享我在规划和管理任何数据库项目时采用的方法，这些数据库包括交易数据库，数据仓库，和混合型数据库。
由于我生活在关系数据库和数据仓库以及用以支撑它们的数据提取，转换和加载(ETL )过程中，所以我会集中在这些领域讨论我的方法。
然而，您可以将这些方法扩展到整个栈--OLAP立方体和如报告，特征分析(ad-hoc analysis)，记分卡和仪表盘展示之类的信息传递应用。
我不是吃撑了要告诉一个真正的项目经理( PM )如何做他或她的工作，相反，我写的这些是为那些数据库管理员和开发者，他们没有好运气能与有经验的项目经理一起工作;同样也适合这样的IT专业人员，他们被突然要求：“建立一个数据仓库“，并且需要自己扮演项目经理的角色。
我的讨论不会是完整的，但我希望这会给您足够的信息来让您的项目球滚起来。
如图1所示，数据仓库项目有3个轨道(tracks)：数据轨道，技术轨道和应用层轨道。
当您在整理任何数据库项目计划时，我建议您以这三个轨道为模板来管理和同步您的活动。
当您向技术决策者( TDMs ) ，商业决策者( BDMs ) ，和所有其他该数据仓库项目参与者讲解您的计划时，您也可以把图1当作一个高级的概要图来使用。
使用一种生命周期管理方法我鼓励您利用您的组织可以提供的资源，比如设计，开发和部署系统和软件的技术和方法。
如果贵公司对于这些工作没有采用任何正式的方法，继续前进吧，您可采用我为我自己的数据库项目开发的7D数据库生命周期管理方法(Discover, Design, Develop, Deploy, Day to Day , Defend, Decommission), 昵称“7D法”。
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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详解数据仓库的实施步骤
概述
在当今信息化时代，数据成为了企业运营的重要资源之一。
数据仓库作为一种
数据管理的解决方案，能够帮助企业有效地组织、存储和管理大量数据。
本文将详细介绍数据仓库的实施步骤，包括需求分析、数据模型设计、ETL过程、数据存
储以及报表与分析。
需求分析
在实施数据仓库之前，首先需要明确企业的需求和目标。
需求分析阶段是数据
仓库项目的关键步骤。
在需求分析中，需要明确以下几个方面的问题：
•数据来源：确定数据仓库所需的数据来源，包括各个业务系统、数据库等。
•数据目标：确定数据仓库的使用目标，如企业决策支持、业务数据分析等。
•数据粒度：确定数据仓库所需的数据粒度，例如日度、周度、月度等。
数据模型设计
在需求分析的基础上，需要进行数据模型设计。
数据模型设计是数据仓库建设
的核心环节。
数据模型设计包括以下几个方面：
•维度模型：维度模型是数据仓库的核心模型，用于描述企业的业务过程和维度关系。
在维度模型中，事实表用于存储业务事实数据，维度表用于描述业务维度。
•模式设计：根据需求分析，确定数据仓库采用的模式类型，如星型模式、雪花模式等。
•层次结构设计：根据数据的层次关系，设计合适的层次结构，如细节层次、聚集层次等。
ETL过程
ETL（抽取、转换、加载）过程是将企业各个业务系统的数据提取、清洗、转
换并加载到数据仓库的过程。
ETL过程包括以下几个步骤：
1.数据抽取：从各个数据源中抽取数据，可以使用各种数据提取工具和
方式，例如SQL语句、ETL工具等。
2.数据清洗：对抽取的数据进行清洗操作，包括去除重复数据、处理缺
失数据、纠正错误数据等。
3.数据转换：将清洗后的数据进行转换，包括数据的整合、格式统一、
关联等操作。
4.数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中，可以使用批量加载或
增量加载等方式。
数据存储
数据存储是指在数据仓库中对数据进行存储和管理。
数据存储需要根据实际情况选择合适的技术和方法，常见的数据存储方式包括：
•关系数据库：使用关系数据库管理数据仓库，可以选择像MySQL、Oracle等关系数据库软件。
•大数据平台：使用大数据平台管理数据仓库，可以选择像Hadoop、Spark等大数据软件。
•云存储：将数据存储在云平台上，可以选择像AWS S3、Azure Blob Storage等云存储服务。
报表与分析
报表与分析是数据仓库的最终目标，通过报表和分析可以帮助企业进行决策和业务分析。
报表和分析需要根据业务需求设计合适的报表和分析模型，包括：
•报表设计：设计各种类型的报表，例如统计报表、图表报表等。
•分析模型设计：设计各种分析模型，例如多维分析、关联分析等。
•可视化设计：将报表和分析结果以可视化的方式呈现，如利用图表、仪表盘等。
总结
数据仓库的实施步骤包括需求分析、数据模型设计、ETL过程、数据存储以及报表与分析。
在实施数据仓库项目时，需要根据企业的需求和目标来进行规划和设计。
通过合理的实施步骤和方法，数据仓库能够成为企业决策和业务分析的有力工具。