电信行业数据仓库逻辑模型构建研究
数据库逻辑模型建模方法
数据库逻辑模型建模方法==================在数据库设计过程中，逻辑模型是数据库系统的核心部分，它决定了数据库的结构、行为和数据之间的关系。
以下是一套详细的数据库逻辑模型建模方法：1. 确定数据实体---------首先，需要明确数据库中需要存储的数据实体。
这些实体可能包括人、物、事件等。
例如，在一个电商系统中，我们可能需要有用户、商品、订单等实体。
2. 定义实体属性---------对于每个确定的实体，我们需要定义其属性。
属性是对实体的描述性特征。
例如，用户实体可能包括姓名、年龄、性别等属性。
每个属性都有其数据类型，例如字符串、整数或日期等。
3. 建立实体关系---------确定了实体和属性后，我们需要建立实体之间的关系。
这些关系可能包括一对一（1:1）、一对多（1:N）、多对一（N:1）和多对多（N:N）等。
例如，一个用户可以购买多个商品，这是一种一对多的关系。
4. 设计数据表结构-----------根据确定的实体、属性和关系，我们可以设计出相应的数据表结构。
每个表对应一个实体，而表中的列对应属性。
行则表示具体的实体实例。
表结构需要考虑到易用性、效率和扩展性等因素。
5. 约束关系完整性-----------为了保证数据的完整性，我们需要添加适当的约束条件。
这些约束条件可能包括主键约束、外键约束和唯一约束等。
例如，在用户表中，用户ID可以是主键，确保每个用户有唯一的ID。
6. 考虑查询需求---------在设计逻辑模型时，我们需要考虑到查询需求。
查询是数据库使用中最频繁的操作之一，因此我们需要优化查询语句的性能。
这可能涉及到索引的设计、查询条件的优化等。
7. 权限控制-------在数据库设计中，权限控制是非常重要的一部分。
我们需要根据业务需求，为不同的用户或角色设置不同的权限。
例如，某些用户只能查看自己的订单信息，而管理员可以查看所有用户的订单信息。
8. 性能优化-------最后，我们需要考虑数据库的性能优化。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
3-3数据仓库设计-逻辑模型
数据的行数 数据所占存储设备空间 数据所需要的索引空间
只能做数据级上的估算 从一方或多方收集信息进行合理估算
粗略估算数据量算法
双重粒度和单一粒度
表的行数是影响粒度划分主要的因素 将数据库的总行数与下表进行比较
确定粒度的循环和反复
选择合适的粒度级别是体系结构设计环境成功 的关键。 选择粒度级别的一般方法，是利用常识，建立 数据仓库的一小部分，并让用户去访问这些数 据。然后仔细聆听用户的意见，根据他们的反 馈意见适当调整粒度的级别。 最坏的想法是想要事先设计好所有的粒度级别， 再进行数据仓库的建造。 即使在最好的情况下，能使设计的5 0 %是正 确的就已经很不错的了。数据仓库环境的特点 就是只有当决策支持系统分析员实际看到了报 告之后，才能想像哪些是真正需要的。
……
… …
……
……
数据概括表与事实表对应关系
概括表表.列 名 是否 导出 事实表.列 名 SPGYB.SP 商品编号 _ID SPGYB.G YS_ID 供应商编号 备注 SPGKB.SP_I 否 D SPGKB.GYS _ID SPGKB.SPG YZSL SPGKB.SPG YZJE …… 否 是 是
例： 银 行 粒 度 设 计
例： 银 行 粒 度 设 计
数据分割
数据分片概念
水平分片 垂直分片 混合分片 导出分片
按时间进行数据分割是最普遍的 分割标准
数据量 数据分析处理的实际情况 简单易行 粒度划分策略
数据仓库的数据抽取模型
F2 KHCG F3 SPQK F4 ZGYJ
F1 数据抽取规则
确定粒度的循环和反复
提高粒度的方法
当源数据置入数据仓库时，对它进行汇总。 当源数据置入数据仓库时，对它求平均或进行 计算。 把最大/最小的设定值置入数据仓库。 只把显然需要的数据置入数据仓库。 用条件逻辑选取记录的一个子集置入数据仓库。 对于数据怎样轻度汇总是没有限制的(限制只 存在于设计者的脑海里)。
现代电信企业数据仓库系统建设
现代电信企业数据仓库系统建设电信企业数据仓库建设的需求电信行业目前主要的数据来自于计费系统和网管数据。
电信系统经过多年的运行，已经存储了大量的历史数据。
这些数据中蕴涵着丰富的信息，从中可以了解企业在电信市场经营过程中所处的态势、竞争对手的经营形势、客户群的分布状况、消费特征、企业经营发展的趋势等，对其进行分析处理可以得到很多令人欣喜的结论。
强大的数据处理能力，加上丰富的企业数据，可以有力地促进企业经营和竞争。
目前，企业信息化建设呈现出“数据集中化、业务综合化、管理扁平化、决策科学化”的发展趋势。
面对激烈的市场竞争，许多大型企业纷纷实施“以客户为中心，以服务求发展”的经营策略。
如何优化客户关系，增强企业的竞争优势已经成为现代企业关注的焦点。
现有的应用系统往往以“产品”为中心，以“单据（票证）”处理为基础，是面向联机事务处理（Online Transaction Processing，简称OLTP）的系统，而以客户为中心的经营管理模式要求对现有业务系统的数据进行有效的集成并加以重组，建立面向联机分析处理（Online Analysis Processing，简称OLAP）的系统。
通过分析客户的行为，掌握不同类型客户的特征，进而为客户提供更加优质的服务，尤其是个性化的服务，同时全面掌握并理解、分析企业业务的发生情况，充分发挥企业现已积累的数据，为各级管理人员提供科学化管理和决策的有力依据，以提高企业的经营业绩，保证利润的持续增长。
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的核心业务，提出了建立企业级数据仓库的规划和实施方案，为企业的进一步发展奠定基础。
企业数据仓库系统的总体结构一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分从系统结构看，电信行业数据仓库解决方案系统一般包括应用系统部分、中央数据仓库系统部分，数据源系统部分三大部分。
如图所示：电信行业数据仓库解决方案数据源主要来自电信各业务系统，包括计费系统、营业系统、客服系统、财务系统、结算系统、网管系统、112系统、114系统、电信网络资源管理系统以及其它系统，此外数据源还有来自电信系统外的数据，如人口统计、社会各企业的财务数据、银行数据等。
数据仓库逻辑建模
数据仓库逻辑建模数据仓库模型的特点对于传统的OLTP系统,我们总是按照应用来建立它的模型,换言之,OLTP系统是面向应用的。
而数据仓库则一般按照主题(Subject)来建模,它是面向主题的。
何谓应用?何谓主题?让我们来看一个简单的例子。
在银行中,一般都有对私(个人储蓄)、对公(企业储蓄)、信用卡等多种业务系统,它们都是面向应用的,所支持的交易类型简单而且固定。
由于实施的先后等原因,这些系统可能运行在不同的平台上,相互之间没有什么关系,各系统之间的数据存在冗余。
比如每个系统中都会有客户的数据,当针对银行建立其数据仓库应用时,要把上述生产系统中的数据转换到数据仓库中来。
从整个银行的角度来看,其数据模型不再面向个别应用,而是面向整个银行的主题,比如客户、产品、渠道等。
因此,各个生产系统中与客户、产品、渠道等相关的信息将分别转换到数据仓库中相应的主题中,从而在整个银行的业务界面上提供一个一致的信息视图。
数据仓库的建模方法逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环,因为它能直接反映出业务部门的需求,同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。
目前较常用的两种建模方法是所谓的第三范式(3NF,即Third Normal Form)和星型模式(Star-Schema),我们将重点讨论两种方法的特点和它们在数据仓库系统中的适用场合。
什么是第三范式范式是数据库逻辑模型设计的基本理论,一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解,这个过程也称为规范化(Normalize)。
在数据仓库的模型设计中目前一般采用第三范式,它有非常严格的数学定义。
如果从其表达的含义来看,一个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:1. 每个属性的值唯一,不具有多义性;2. 每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;3. 每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。
我们可以看到,第三范式的定义基本上是围绕主键与非主属性之间的关系而作出的。
运用数据仓库技术构建电信企业经营分析系统
运用数据仓库技术构建电信企业经营分析系统电信企业经营分析系统是指运用数据仓库技术构建的一套数据分析系统，旨在帮助电信企业对企业运营的各个方面进行分析与决策，提高经营效率和决策质量。
下面，本文将对如何运用数据仓库技术来构建电信企业经营分析系统进行详细介绍。
1. 数据仓库技术数据仓库是一种面向主题、集成、时变和非易失的数据集合，用于支持企业决策。
数据仓库技术主要分为三个阶段：（1）数据收集：包括数据源的选择、数据采集和数据清洗。
（2）数据集成：将多个数据源的数据统一，并进行数据清洗和数据加工等处理，形成统一的数据仓库。
（3）数据分析：将收集到的数据进行统计分析、挖掘和可视化展示。
2. 构建电信企业经营分析系统（1）数据收集收集数据涉及到对各个业务领域的各类数据进行采集，包括用户数据、营销数据、客服数据等。
收集到的数据需要进行去重、清洗等操作。
（2）数据集成搭建数据仓库涉及技术的选型、数据库设计、常规运维等工作。
在数据集成方面，可以使用ETL（Extract-Transform-Load）工具进行数据的转换和加载，以确保数据的一致性和准确性。
（3）数据分析电信企业经营分析系统的主要功能是为管理层提供数据分析，例如通过数据分析建立运营财务预算、配置网络资源、进行用户行为分析等。
最终可以通过数据可视化手段，如图表、报表等，使分析结果更易于理解和使用。
3. 数据分析应用（1）用户分析对于电信企业而言，对用户的分析往往是其中最重要的部分。
电信企业经营分析系统可以通过用户分析，为企业提供客户需求分析、客户丢失分析、客户信用评估等重要信息。
（2）营销分析营销分析可为电信企业提供营销策略、市场份额等信息。
通过数据分析，企业可以预测用户的消费需求及行为方向，提高营销效率。
（3）财务分析财务分析部分是传统管理系统的一个组成部分。
电信企业经营分析系统可以通过财务分析部分，为企业提供收益分析、成本分析、投资回报分析等。
总之，运用数据仓库技术构建电信企业经营分析系统可以为企业提供全方位的数据分析和决策支持，降低企业风险和提高运营效率和利润率。
数据仓库的数据模型
业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。
根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。
他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。
如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
数据仓库设计与构建方法研究
数据仓库设计与构建方法研究随着企业数据量的不断增长和复杂性的提高，数据仓库的设计与构建成为了保障企业信息化发展的关键。
数据仓库作为一个集成、分析和报告的系统，能够提供准确的、一致的和完整的企业数据，帮助企业做出科学决策。
本文将探讨数据仓库设计与构建的方法，包括需求分析、数据模型设计、ETL流程设计和数据质量管理。
首先，数据仓库设计与构建的第一步是需求分析。
在这一阶段，需求分析师需与业务部门沟通，了解业务流程和用户需求。
通过需求分析，确定数据仓库的目标、范围和使用方式。
同时，识别数据源以及数据仓库中需要存储的数据类型和量级。
需求分析的目的是确保数据仓库能够满足业务部门的需求，为后续的设计和构建奠定基础。
第二，数据模型设计是数据仓库设计与构建的核心环节。
数据模型是数据仓库的基础，它提供了对数据的理解和组织方式。
在数据模型设计中，常用的方法包括维度建模和实体-关系模型。
维度建模是将数据以维度和事实表的形式组织，以支持多维分析。
实体-关系模型则是使用实体、属性和关系来描述数据之间的联系。
根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据模型方法，并进行详细的数据模型设计。
第三，ETL（提取、转换和加载）流程设计是数据仓库构建的关键环节。
ETL主要负责从各种数据源中抽取数据，并经过一系列的转换处理，加载到数据仓库中。
ETL流程设计需要根据数据源的特点和数据仓库的需求，选择合适的ETL工具和技术。
同时，需要注意数据质量、数据清洗和数据预处理等步骤，以确保数据的准确性和一致性。
在ETL流程设计中，需要充分考虑数据的数量、速度和变化频率，以保证ETL过程的效率和质量。
最后，数据质量管理是数据仓库设计与构建的重要环节。
数据质量是数据仓库的核心目标之一，因为准确、一致和高质量的数据是决策的基础。
数据质量管理包括数据清洗、数据补全、数据集成、数据一致性和数据验证等步骤。
通过建立数据质量管理规范和流程，可以提高数据仓库的数据质量，保证信息系统的可信度和有效性。
数据仓库模型的设计
数据库房模型的设计数据库房模型的设计大概上能够分为以下三个层面的设计151:.观点模型设计 ;.逻辑模型设计 ;.物理模型设计 ;下边就从这三个层面分别介绍数据库房模型的设计。
2.5.1 观点模型设计进行观点模型设计所要达成的工作是:<1> 界定系统界限<2> 确立主要的主题域及其内容观点模型设计的成就是，在原有的数据库的基础上成立了一个较为牢固的观点模型。
因为数据库房是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据会合，所以数据库房的观点模型设计，第一要对原有数据库系统加以剖析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“如何组织的”和“如何散布的”等然，后再来考虑应当如何成立数据库房系统的观点模型。
一方面，经过原有的数据库的设计文档以及在数据词典中的数据库关系模式，能够对公司现有的数据库中的内容有一个完好而清楚的认识 ;另一方面，数据库房的观点模型是面向公司全局成立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据供给了一致的观点视图。
观点模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，所以成立观点模型时不用考虑详细技术条件的限制。
1.界定系统的界限数据库房是面向决议剖析的数据库，我们没法在数据库房设计的最先就获取详尽而明确的需求，可是一些基本的方向性的需求仍是摆在了设计人员的眼前 :. 要做的决议种类有哪些?. 决议者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要获取这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们能够划定一个目前的大概的系统界限，集中精力进行最需要的部分的开发。
因此，从某种意义上讲，界定系统界限的工作也可以看作是数据库房系统设计的需求剖析，因为它将决议者的数据剖析的需求用系统界限的定义形式反应出来。
2，确立主要的主题域在这一步中，要确立系统所包含的主题域，而后对每个主题域的内容进行较明确数据库房建模技术在电信行业中的应用的描绘，描绘的内容包含 :. 主题域的公共码键 ;. 主题域之间的联系 :. 充足代表主题的属性组。
数据仓库中的逻辑数据模型设计
中存储 了建设银行的重要数据元素和关系 ， 同时在模型
逻 辑数 据 模 型设 计 是 数据 仓 库项 目的 核心 基 础 。 在
４ ２・中国金融 电脑 ２ ０ ０ ６年第 ５ 期
设 计 中体 现 了高 度 的结 构 化 、 块 化 设计 思想 。 １ 个 主 模 １
维普资讯
很重 要 。在 表 达形 式 上 ， 们 一 般 是 由一 组 静 态 的结 构 它
图来 表示 。 数 据 仓 库 的设 计 方 法 是 一个 逐 步 完 善 的过 程 ， 以 所 逻 辑 数 据 模 型 设计 阶 段 需 要 进 一 步 扩 展 概 念 模 型设 计 中所确 定 的主 题 域 。 其 目标 是 提 供 一 种 机 制 ， 回答 所 确 定 的 系统 范 围 内的 业 务 问题 ， 业 务需 求 用 规 范 化 的 模 把 型 和 关 系 表 进 行 描 述 ， 编 制 成 文档 ， 并 以解 决 定 义 上 的 冲 突 ，为 数 据 仓 库 物 理 数 据 模 型 的设 计 奠 定 坚 实 的基
二 、 辑 数 据 模 型 的逻 辑 设 计 逻
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电信行业数据仓库逻辑模型构建研究
随着信息化时代的到来，电信行业的数据量正在不断增长。
如何高效地提取、存储、管理和分析这些数据，成为了电信企业亟需解决的问题。
随着大数据技术的发展，数据仓库已成为电信企业管理数据的关键手段之一。
本文旨在探讨电信行业数据仓库逻辑模型构建的关键问题及其研究现状。
数据仓库（Data Warehouse）是一种面向主题的、集成的、非
易失的、随时间变化的数据集合，用于支持企业决策。
而数据仓库的逻辑模型则是指数据仓库的数据结构设计，通常采用维度建模技术。
电信行业数据仓库的逻辑模型构建包含以下几个步骤：
一、需求分析
在构建逻辑模型前，需要进行需求分析，明确数据仓库的目标和数据分析的重点。
电信行业数据仓库的目的主要包括三个方面：一是为企业决策提供支持，二是推动业务发展和管理优化，三是提高客户满意度。
数据分析的重点则包括市场和客户分析、产品和服务分析、竞争和合作分析、运营和资源分析等。
二、概念设计
在需求分析的基础上，进行概念设计，建立数据仓库的概念模型。
概念设计的目的是定义数据仓库的主题、事实表和维度表。
主题是指数据仓库最关心的对象，可以是客户、产品、业务、设备等。
事实表是主题上记录的度量数据，如客户数量、业务
量、收入等。
维度则是描述主题特征属性的表，包括客户维度、产品维度、时间维度等。
三、逻辑设计
依据概念模型，进行逻辑设计，将概念模型转换为逻辑模型。
逻辑设计的核心是建立数据仓库的逻辑表结构和关系。
在电信行业数据仓库中，常用的逻辑表包括：事实表、维度表和变量表。
事实表存储主题上的度量数据，维度表则存储主题上的特征属性，变量表则存储主题上的所需变量。
四、物理设计
在逻辑模型确认后，进行物理设计，即建立数据仓库的物理模型。
物理设计是将逻辑模型转化为实际数据库结构的过程，包括确定数据类型、索引设计、分区设计、存储控制等方面。
五、实施和验收
在完成物理设计后，进行实施和验收。
实施包括数据仓库的建设、数据库的建立和数据的导入等。
验证包括数据仓库性能的测试、数据仓库与业务系统的集成测试、数据仓库业务效果的检验测试等。
目前，电信行业数据仓库逻辑模型构建已经成为研究热点。
先进的维度建模技术和ETL工具，为电信企业提供了更高效的
数据管理和分析手段。
但随着电信行业信息化程度的不断提高，
数据仓库逻辑模型应如何更好地支持业务决策、提高客户留存率等问题，还需进一步研究和探讨。