数据仓库及其案例介绍.ppt

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张千福
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目的
掌握数据仓库的基本概念和数据中心的体系架构。
掌握有关商业智能和数据仓库的重要术语
了解数据中心建设过程
了解公司数据仓库项目重要案例
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培训提纲
概念
重要术语
关键技术
数据质量
方法论
典型案例
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历史沿革
计算机数据管理的历史:
1961年通用电气开发出网状数据库管理系统—集成数据存储(Integrated DataStore IDS)。1968 年IBM 公司开发出层次数据库的IMS (Information Management System)。1970年关系模型建立。IBM研发全功能关系DBMS — System R。
1973年加州大学伯克利分校开发出关系数据库系统Ingres。后来由Oracle公司、Ingres公司等厂商商品化。
在20世纪70年代提出了决策支持系统概念。在1970年, 联机分析处理工具——Express诞生了。 1980年明确了其部件结构(对话部件、数据部件、模型部件)。
1988年,IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库,之后,IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。1991年,. "Bill" Inmon出版《如何构建数据仓库》。
把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成综合决策支持系统(Synthetic Decision Support System, SDSS)是今后的发展方向。
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数据仓库的概念
[William ]:
数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。
与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。
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企业管理与决策
基层
业务人员
中层
管理人员
高层
决策人员
操作型数据
操作型应用
企业级操作型数据
企业级操作型应用
分析型(战术)数据
分析型(战术)应用
分析型(战略)数据
分析型(战略)应用
管理信息
(数据分析)
决策信息
(辅助决策)
基础数据
(统计查询)
数据范围
数据汇总粒度
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数据仓库的特点
1、面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务,各个业务系统之间各自分离,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。
2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
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数据仓库-面向主题
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数据仓库系统结构
数据仓库主要包括数据的提取、转换与装载(ETL)、元数据、数据集市和操作数据存储等部分,常用的数据仓库结构如图所示。
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IBM数据仓库解决方案
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