数据仓库系统结构模型PPT学习教案.pptx

会计学
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数据仓库系统结构模型
目录
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数据仓库设计概述
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与数据库设计的区别
处理类型
应用需求
设计目标
数据来源
设计方法
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对比内容
数据库系统设计
数据仓库系统设计
面向的处理类型
面向应用
面向分析
应用需求
比较明确
不太明确
系统设计的目标
事务处理的并发性、安全
性、高效性
保证数据的四个特征和全局
一致性
数据来源
业务操作员的输入
业务系统
系统设计的方法
需求驱动
数据驱动
数据仓库设计概述
数据仓库与数据库设计的区别
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处理类型不同
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数据库系统设计
� 面向应用来进行设计，根据具体的操作事件和操作对象
（实体）来进行设计；
� 目的是建立一个操作型的数据环境。
� 从需求开始，逐步展开
数据仓库设计
� 面向分析的；
� 从最基本的主题开始，不断完善已有主题，发展新主
题；
� 最终建立起一个面向主题的分析型数据环境。
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应用需求不同
数据库系统设计
� 面向明确的应用需求
� 设计人员能够清晰地了解应用的需求和数据流程
数据仓库设计
� 很难获得对用户需求的确切了解
� 应用人员往往是企业的中高层人员
� 他们自己一开始不知道想看什么，需要引导
� 后期又想什么东西都看，需要解释
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系统设计的目标
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数据库系统设计
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为了进行OLTP处理
通常是对一个或者一组记录的查询和修改，“一次一集合”
主要为企业的特定应用服务的
事务处理响应时间、数据的安全性和完整性是系统的目标
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数据仓库设计
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为了分析决策
主要目标是保证数据的四个特征（面向主题、集成的、稳定的、时
变的），建立起一个全局一致的数据环境，作为企业决策支持的基
础
只有查询而无更新，“一次加载一批”
对响应时间不敏感
数据量大，海量数据
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数据来源不同
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数据库系统设计
� 数据来源主要是业务操作员的输入
� 描述如何通过操作员输入获取数据
� 描述如何将获取的数据按照OLAP的需求合理存放
� 如何使得OLTP的性能更加优化
� 如何保证事务处理的安全性
数据仓库设计
� 数据主要来源于业务系统
� 主要解决如何从业务系统中得到完整一致的数据
� 如何对数据进行转换、清洗、综合，ETL
� 如何有效提高数据分析的效率与准确性
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系统设计方法不同
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数据库系统设计
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“需求驱动”；
先收集需求、分析需求，再进行设计和开发；
系统的需求在收集和分析需求阶段之后就定下来了，一旦进入构建
数据库阶段，系统的需求就基本不变了。
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数据仓库设计
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“数据驱动”
从业务系统已经存在的数据出发，获取之后对数据进行集成并检查
数据的准确性
按照分析领域对数据及数据之间的联系重新考察，组织数据仓库中
的主题。
“数据驱动”的系统设计方法的优点是可以通过了解原有数据库系统
中的数据和需要建设的数据仓库中主题的数据的共同性，最大限度
地利用现有系统，减少系统建设的工作量。
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开发生命周期-CLDS
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传统的数据库系统的系统开发生命周期(SDLC)是需
求驱动的，而数据仓库系统的开发生命周期则是数据
驱动的，与SDLC相反，一般写作CLDS，这种写法
没有对应的实际意义，是一种幽默的写法。
CLDS由数据开始，一旦数据到手就集成数据。然
后，如果数据有偏差，就检验看看数据存在什么偏差。
再针对数据写程序，分析程序执行结果。最后，系统
需求才得到了理解。
因此，CASE工具和技术用于数据仓库领域是不合适
的。
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促销分析
销售分析
市场分析
产品组合分析
财务绩效分析
合并报表
EIS
管理报告
公司季报、年报
投资者报表
预测模型
指标体系
业务模式规划
What-if分析
投资预算
长期发展预算
战略规划
日常运营预算
计划
建模
分析
报表
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