从数据库到数据仓库_陈前林

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。

详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。

数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。

如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。

为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。

在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。

2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。

这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。

所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。

3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。

现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。

一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。

《面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现》一、引言随着工业 4.0时代的到来，工业领域的数据量呈现出爆炸式增长。

为了有效管理和分析这些数据，实时数据仓库的设计与实现显得尤为重要。

实时数据仓库能够为工业领域提供高效、准确的数据支持，帮助企业实现智能化、精细化的管理。

本文将介绍面向工业领域的实时数据仓库的设计与实现，包括设计目标、系统架构、关键技术及实现方法等方面。

二、设计目标面向工业领域的实时数据仓库的设计目标主要包括以下几个方面：1. 数据实时性：确保数据的实时采集、传输和存储，以满足工业领域的实时决策需求。

2. 数据准确性：保证数据的准确性和可靠性，为企业的决策提供有力支持。

3. 高效性：提高数据处理和分析的效率，降低系统响应时间。

4. 可扩展性：系统应具备较好的可扩展性，以适应未来数据量的增长。

5. 易用性：提供友好的用户界面，方便用户进行数据查询和分析。

三、系统架构面向工业领域的实时数据仓库的系统架构主要包括数据源、数据采集、数据传输、数据处理、数据存储和数据服务六个部分。

1. 数据源：包括工业设备、传感器、数据库等，负责产生和收集原始数据。

2. 数据采集：通过传感器、接口等方式，实时采集原始数据。

3. 数据传输：将采集到的数据传输到数据中心。

4. 数据处理：对传输到的数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。

5. 数据存储：将处理后的数据存储到实时数据库中，以支持实时查询和分析。

6. 数据服务：提供数据查询、分析、报表等服务，以满足用户的需求。

四、关键技术1. 数据采集与传输技术：采用高效的通信协议和传输技术，确保数据的实时采集和传输。

2. 分布式存储技术：利用分布式存储技术，将数据存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。

3. 数据处理与分析技术：采用大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、转换和加工，以满足不同的分析需求。

4. 实时计算引擎：提供高效的实时计算引擎，支持实时查询和分析。

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。

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。

DDB：从数据库到数据中心在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。

而在数据管理的领域中，DDB（数据库）到数据中心的发展历程是一个充满变革和创新的故事。

让我们先从数据库说起。

数据库就像是一个巨大的仓库，用于存储和管理各种各样的数据。

它有着严谨的结构和规则，以确保数据的准确性、完整性和一致性。

早期的数据库主要是关系型数据库，基于表格的形式来组织数据，通过复杂的关系和约束来保证数据的逻辑完整性。

那时，数据库的设计和管理需要专业的知识和技能。

数据库管理员要精心规划表结构、索引，优化查询语句，以确保系统能够高效地运行。

然而，随着数据量的不断增长，业务需求的日益复杂，传统的关系型数据库逐渐面临一些挑战。

一方面，数据量的爆炸式增长使得传统数据库在存储和处理大规模数据时显得力不从心。

另一方面，对于一些非结构化和半结构化的数据，如文本、图像、音频等，关系型数据库的处理能力也有限。

为了解决这些问题，各种新型的数据库技术应运而生。

NoSQL 数据库就是其中的代表之一。

NoSQL 数据库摒弃了传统关系型数据库的严格模式，采用更加灵活的数据模型，如键值对、文档、列族和图等，以适应不同类型的数据和应用场景。

它能够更好地处理大规模的分布式数据，提供更高的可扩展性和性能。

随着数据管理需求的不断提升，单纯的数据库已经不能满足企业的全部需求，于是数据中心的概念逐渐兴起。

数据中心不再仅仅是存储数据的地方，而是一个集数据存储、处理、分析和应用于一体的综合性设施。

数据中心拥有强大的计算能力和存储资源，能够支持海量数据的处理和分析。

它采用了先进的硬件设备，如高性能服务器、存储阵列、网络设备等，同时结合虚拟化和云计算技术，实现资源的灵活分配和高效利用。

在数据中心中，数据的安全性和可靠性至关重要。

为了保障数据的安全，采取了一系列的措施，如访问控制、数据加密、备份与恢复等。

同时，通过冗余设计和故障转移机制，确保系统的高可用性，即使在出现硬件故障或其他异常情况时，也能保证业务的连续性。

数据仓库技术的发展历程数据仓库技术的发展历程可以追溯到20世纪80年代以来的计算机技术和数据管理领域的发展。

在这个过程中，数据仓库技术逐渐成为了企业管理和决策支持的重要工具。

起初，数据仓库技术的发展受到了大型企业的需求驱动。

那时，由于企业规模的扩大和信息技术的应用，大量的业务数据被积累起来，而传统的数据库系统已经无法满足企业对数据处理和分析的需求。

为了解决这个问题，数据仓库技术开始兴起。

在数据仓库技术的早期阶段，主要的挑战是如何将来自多个数据源的异构数据整合到一个统一的数据仓库中。

为了解决这个问题，数据仓库技术采用了ETL（Extract, Transform, Load）过程，即从各个数据源中抽取数据，经过数据清洗和转换，最后加载到数据仓库中。

随着计算机硬件和网络技术的不断发展，数据仓库技术逐渐得到了普及和推广。

在20世纪90年代，数据仓库技术开始成为了商业智能（Business Intelligence）领域的核心内容。

商业智能的关键在于将企业数据转化为有价值的信息，帮助企业管理层做出决策。

数据仓库技术通过提供强大的数据分析和查询工具，帮助企业管理层更好地理解和利用数据，促进企业的业务发展。

在21世纪初，随着互联网的兴起和大数据时代的到来，数据仓库技术面临了新的挑战和机遇。

互联网和移动技术的普及，使得数据的规模和类型都发生了巨大的变化。

传统的数据仓库技术已经无法满足对海量数据的存储和分析需求。

为了应对这种变化，数据仓库技术开始采用并行计算和分布式存储技术，并引入了新的数据处理框架，如Hadoop和Spark。

随着人工智能和机器学习的快速发展，数据仓库技术也开始向智能化和自动化方向发展。

现代的数据仓库技术不仅仅是存储和查询数据的工具，还可以根据数据的特点自动进行数据清洗、转换和分析，帮助用户发现数据中的规律和模式。

总的来说，数据仓库技术的发展历程从最初的数据整合到商业智能，再到大数据和机器学习的应用，始终以满足企业对数据管理和决策支持的需求为目标。

电商平台的数据仓库设计与实现随着互联网技术的不断发展，电子商务成为新的商业模式，电商平台已经成为企业和消费者交流的新平台。

然而，随着电商平台的不断发展，数据量也不断增加，如何管理和分析这些数据成为了电商平台所面临的挑战。

因此，为了更好的管理和分析大量数据，电商平台需要建立自己的数据仓库。

一、数据仓库简介数据仓库是为了满足企业分析和决策需要而建立的一种数据管理系统。

数据仓库具有决策支持和分析功能，是基于主题的、集成的、稳定的、随时间变化而更新的且支持管理决策的数据集合。

二、电商平台数据仓库的设计和实现1.需求分析在设计和实现电商平台数据仓库之前，首先需要进行需求分析。

需求分析的目的是确定数据仓库需要包含什么数据、数据的来源、数据存储方式以及数据的分析需求。

具体的需求分析包括以下几个方面：(1)确定数据仓库的主题和范围。

电商平台的数据包括交易记录、用户信息、商品信息、库存状态等信息，因此需要确定数据仓库的主题和范围。

(2)确定数据来源。

确定数据仓库的数据来源，包括各个系统的数据、外部数据源的数据等。

(3)确定数据存储方式。

确定数据存储方式，需要考虑到数据的规模、岛屿的数据集成以及数据的安全性等因素。

(4)确定数据的分析需求。

需求分析的关键是确定数据的分析需求，包括数据的分析维度、分析对象等。

2.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到数据仓库中。

因为电商平台的数据来源是多样的，包括终端设备、交易系统、物流系统等，因此需要进行数据集成。

数据集成的过程包括数据抽取、数据转换和数据加载三个步骤。

具体来说，数据抽取是将外部数据源中的数据抽取到本地数据库中;数据转换是将抽取的数据进行转换、清洗和质量控制;数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中。

3.数据建模数据建模是指利用数据建模工具将抽取的数据进行建模，分析其业务规则，形成数据模型。

在电商平台数据仓库的建模中，需要注意以下几个方面：(1)建立事实表和维度表。

数据仓库的使用方法数据仓库是一个用于存储和管理大量数据的集中式存储系统。

它有助于组织和分析企业内部和外部的数据，帮助企业做出更明智的决策。

下面是数据仓库的使用方法。

1. 数据收集与整理：首先，收集各个部门或业务领域的数据并将其整合到数据仓库中。

这包括来自各种数据库、文件和其他数据源的结构化和非结构化数据。

然后，对数据进行清洗、转换和整理，以确保其一致性和可用性。

2. 数据存储与组织：将数据存储在数据仓库中，并按照特定的结构进行组织和分类。

常见的组织方式包括维度模型和星型模型。

维度模型基于事实表和多个维度表，用于描述业务过程中的事实和维度关系。

星型模型则将事实表与维度表直接连接，构成一个星型结构。

3. 数据提取与加载：从源系统中提取数据，并将其加载到数据仓库中。

这可以通过批处理或实时处理来实现。

批处理通常在特定时间点对数据进行提取和加载，而实时处理则会实时捕捉或传输数据并将其加载到数据仓库中。

4. 数据转换与清洗：在提取和加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行转换和清洗。

这包括对数据进行清洗、处理缺失值和错误数据、进行数据结构转换和标准化等操作。

此步骤是确保数据质量的重要环节。

5. 数据分析与报告：一旦数据加载到数据仓库中，就可以使用各种商业智能工具和数据分析技术来分析和挖掘数据。

这些工具和技术可以帮助用户从数据中提取有用的信息和洞察，并生成各种类型的报表、仪表盘和数据可视化。

6. 数据保护与安全：在使用数据仓库时，必须确保数据的保护和安全。

这包括对数据进行备份和恢复，实施访问控制和权限管理，监控数据访问和使用等。

此外，还需要遵守相关的数据隐私和安全法规。

7. 数据维护与更新：数据仓库是一个动态的存储系统，需要定期进行数据的维护和更新。

这包括对数据的清理、删除过期数据、更新维度和事实表等操作，以确保数据的准确性和完整性。

总之，数据仓库是一个有助于企业进行数据分析和决策支持的重要工具。

通过正确的使用方法，可以充分发挥数据仓库的优势，提高企业的决策效率和竞争力。

简述数据仓库设计的步骤
嘿，朋友！咱今天来聊聊数据仓库设计那些事儿。

你知道不，这就好比盖房子，得一步步来，可不能瞎糊弄。

首先呢，咱得明确需求呀！就像你要盖个房子，得知道住多少人，要几个房间，有啥特别要求一样。

数据仓库也得清楚要存啥数据，用来干啥，这可太重要啦！要是不搞清楚，那后面不就乱套啦？
然后呢，进行数据建模。

这就像是给房子搭框架，得结构合理呀！把各种数据关系理清楚，让它们各就各位，这样找起数据来才方便快捷嘛。

接着，得选择合适的技术和工具。

这就好比选建筑材料，质量得好，还得适合咱这房子的风格和需求。

要是选错了，那可就麻烦咯！
数据抽取、转换和加载可不能马虎。

这就像把材料运到工地，还得加工一下，让它们符合盖房子的要求。

这一步要是没做好，后面的数据可就不准确啦。

数据仓库的管理也很重要哇！就像房子盖好了，得有人打扫、维护一样。

要保证数据的安全、稳定，随时能让我们用得放心。

再说说数据的质量，这可相当于房子的坚固程度呀！要是数据质量不行，那这个数据仓库不就成了危房啦？
还有啊，性能优化也不能忘。

就像让房子住起来更舒服，更通畅。

不能让我们找个数据等半天吧。

你想想，要是这些步骤没做好，那数据仓库不就成了个花架子啦？咱可得认真对待，不能敷衍了事呀！
总之，数据仓库设计可不是一件简单的事儿，但只要咱一步一步认真做，肯定能打造出一个坚固、实用、好用的数据仓库。

就像盖出一个漂亮、舒适的房子一样，让人住着开心，用着放心！。

数据仓库构建实施方法及步骤数据仓库是一个采用数据抽取、转换和加载（ETL）技术，将来自不同数据源的大量数据集成到一个统一的存储库中的系统。

数据仓库的构建实施方法和步骤有以下几个方面：1.设定目标和需求：在构建数据仓库之前，需要明确目标和需求，包括业务目标、数据需求、分析需求等。

这些需求将指导整个构建过程。

2.数据建模：数据建模是构建数据仓库的重要步骤。

数据建模包括确定维度模型和事实表，设计维度属性和决策支持指标。

通过对业务过程和数据的分析，建立数据模型，定义维度和事实，并建立模型文档。

3.数据源分析和选择：分析企业的数据源，并选择适合的数据源。

数据源可以来自关系型数据库、文件、日志、传感器等各种源头。

需要评估数据源的可用性、数据量以及数据质量。

4. ETL设计与开发：ETL（Extract-Transform-Load）是构建数据仓库的核心过程。

在设计和开发ETL流程之前，需要定义数据源抽取、数据转换和数据加载的规则，以确保数据的一致性和准确性。

ETL开发阶段包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载。

5.数据质量管理：数据质量管理是数据仓库构建的关键环节。

数据质量管理包括数据清洗、数据去重、数据校验等步骤，以确保数据的准确性、完整性和一致性。

6.数据仓库架构设计：在数据仓库的构建过程中，需要设计合适的架构，包括物理架构和逻辑架构。

物理架构涉及到硬件和软件的选择，逻辑架构涉及到数据仓库的组织结构和数据流程。

7.数据仓库的实施与部署：在数据仓库构建完成后，需要进行实施和部署。

这一步骤包括数据仓库的部署环境搭建、数据仓库软件的安装和数据仓库的初始化。

在实施和部署过程中需要进行有效的沟通和配合，确保整个过程的顺利进行。

8.数据仓库的测试和验证：数据仓库的测试和验证是确保数据仓库的质量和可靠性的重要步骤。

通过测试和验证，可以验证数据仓库是否满足需求，是否达到预期的目标。

9.数据仓库的维护和优化：数据仓库的维护和优化是数据仓库构建实施的持续过程。

数据仓库的基本架构数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它能够支持数据分析、决策支持和业务智能等应用。

一个良好设计的数据仓库架构能够提供高效、可靠的数据存储和访问，以满足企业的分析需求。

一、引言数据仓库的基本架构是指数据仓库系统中各个组件之间的关系和交互方式。

一个典型的数据仓库架构包括数据源、数据抽取、数据转换、数据加载、数据存储和数据访问等组件。

下面将详细介绍每一个组件的功能和特点。

二、数据源数据源是数据仓库的起点，它包括各种类型的数据源，如关系数据库、文件系统、Web服务等。

数据源可以是内部系统产生的数据，也可以是外部数据提供商提供的数据。

数据源需要与数据仓库系统进行连接，以便将数据导入到数据仓库中。

三、数据抽取数据抽取是将数据从数据源中提取出来的过程。

数据抽取可以按照一定的规则和条件进行，以满足数据仓库的需求。

数据抽取可以是全量抽取，也可以是增量抽取。

全量抽取是指将源数据全部导入到数据仓库中，而增量抽取是指只将源数据中的变化部份导入到数据仓库中。

四、数据转换数据转换是将抽取的数据进行清洗、整合和转换的过程。

在数据转换过程中，可以对数据进行过滤、去重、格式转换、计算等操作，以便使数据适应数据仓库的存储和分析需求。

数据转换还可以对数据进行标准化和规范化，以确保数据的一致性和准确性。

五、数据加载数据加载是将经过转换的数据加载到数据仓库中的过程。

数据加载可以按照不同的方式进行，如全量加载、增量加载、实时加载等。

全量加载是指将所有数据一次性加载到数据仓库中，增量加载是指只将新增的数据加载到数据仓库中，实时加载是指将数据实时地加载到数据仓库中。

六、数据存储数据存储是数据仓库中最核心的组件，它负责存储和管理数据。

数据存储可以采用不同的方式，如关系数据库、列式存储、分布式文件系统等。

数据存储需要提供高效的数据存储和访问能力，以满足数据仓库的性能要求。

七、数据访问数据访问是数据仓库中最常用的组件，它负责提供数据查询和分析功能。

自下而上的数据仓库构建方法在构建数据仓库时，有两种常见的方法：自上而下和自下而上。

自下而上的构建方法是指从底层数据开始构建数据仓库，逐步构建出更高层次的数据模型和功能。

以下是一个自下而上的数据仓库构建方法。

1. 数据源选择：首先需要确定数据仓库的数据源。

这些数据源可以是来自不同的数据系统、数据库或文件。

根据业务需求和数据质量要求，选择合适的数据源。

2. 数据提取和清洗：从数据源中提取数据，并进行清洗和转换。

数据清洗包括去除重复数据、填充缺失值、删除无效数据等。

数据转换包括对数据进行格式转换、计算衍生字段、合并数据等操作。

3. 数据集成和建模：将清洗后的数据进行集成和建模。

数据集成是将不同数据源的数据进行整合，建立一个统一的数据集合。

数据建模是基于业务需求和数据分析目标，对数据进行逻辑建模和物理建模，例如使用实体关系模型（ERM）或星型模型（Star Schema）进行建模。

4. 数据装载：将清洗、集成和建模后的数据装载到数据仓库的数据存储中。

这可以通过批量ETL（Extract-Transform-Load）处理或实时流处理实现。

5. 数据索引和分区：为数据仓库添加索引和分区，以提高数据查询性能和管理效率。

索引可以加快数据检索速度，而分区可以根据不同条件对数据进行划分，提高查询效率。

6. 数据质量管理：对数据仓库中的数据进行质量管理，包括监控数据质量、评估数据准确性和一致性、处理数据异常等。

7. 数据访问和分析：为数据仓库提供数据访问和分析功能，例如使用查询工具或数据可视化工具进行数据查询、报表生成、数据挖掘和分析。

8. 数据仓库扩展和维护：根据业务需求和数据增长，对数据仓库进行扩展和维护。

这可以包括添加新的数据源、增加数据存储容量、优化查询性能、更新数据模型等操作。

通过自下而上的方法构建数据仓库，可以逐步整合和建模数据，确保数据质量和一致性，并满足不断变化的业务需求。

此外，这种方法还可以降低构建数据仓库的风险，因为可以在每个阶段对数据进行验证和测试，及时发现和解决问题。

大数据时代下的数据仓库建设随着信息化技术的发展，数据已经成为了企业最为重要的资源之一。

在大数据时代的今天，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地管理和利用数据已成为企业发展的关键。

数据仓库建设作为数据管理的重要手段，已经受到越来越多企业的重视。

一、数据仓库的概念和作用数据仓库是指将多个异构的、分散的、不同源的数据集成在一起，经过转换、清洗、整合等多个环节后形成的一个面向主题的、一致的、历史数据集合。

数据仓库可以为企业提供决策支持、业务分析等多种功能，是企业数据管理的重要手段。

数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 提供一致的数据视图数据仓库将企业的多个数据源进行整合，形成一个一致的数据视图，方便业务分析人员进行学习和使用。

2. 支持企业决策数据仓库可以为企业提供海量的、历史的、准确的企业数据，支持企业管理者进行更加准确的决策。

3. 实现数据应用的快速开发数据仓库可以为企业提供数据应用的快速开发平台，简化企业应用的开发流程，提高企业数据应用的效率。

二、数据仓库建设的流程数据仓库建设的流程一般分为需求分析、方案设计、数据建模、数据集成、数据质量管理、数据仓库更新和运维等多个环节。

1. 需求分析需求分析是数据仓库建设的第一步，包括对业务需求、数据需求和技术需求等的分析。

需求分析的目的是为了明确数据仓库应该具备的功能和特点，以及如何满足用户需求和业务目标。

2. 方案设计根据需求分析结果，制定数据仓库的设计方案，包括数据仓库的架构、模型设计、ETL流程设计等。

方案设计是数据仓库建设的关键环节，直接影响数据仓库建设的成败。

3. 数据建模数据建模是指根据方案设计结果，建立数据仓库的逻辑数据模型。

数据模型包括数据仓库的主题模型、维度模型和事实模型等。

数据建模是数据仓库建设的核心环节，影响后续数据集成和数据应用的效果。

4. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据导入到数据仓库中的过程，主要包括数据抽取、数据变换和数据加载等。

从数据迁移到数据仓库升级
佚名
【期刊名称】《网络运维与管理》
【年(卷),期】2015(000)003
【摘要】大数据应用现在在大型组织中已经非常普遍。

它们通常一开始作为一个信息技术（IT）项目的组成部分，这种项目是通过提取、存储和分析大量现有数据来减少开支、预测客户购买模式、加速产品投放市场速度及预测原料与生产容量需求。

然而，我们很难直接将这些应用直接“丢到”现有IT基础架构中，然后就预期它能正常运行，这就需要数据迁移。

【总页数】1页(P11-11)
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.基于 XML 的数据迁移技术在信息系统升级中的研究与实现 [J], 赵艳妮;郭华磊
2.FY-2存储系统升级中的数据迁移方法研究 [J], 赵磊;林维夏
3.数据迁移在水司营业收费系统升级中的应用研究 [J], 邓建华
4.不动产登记平台升级数据迁移方法研究与实践 [J], 车德伦
5.数据迁移在银行数据仓库系统中的具体实现 [J], 李道奇;郑巧仙;夏红霞;李明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第19卷第3期湖 北 工 学 院 学 报2004年6月Vol.19No.3 Journal of Hubei Polytechnic University Jun.2004[收稿日期]2004-03-01[基金项目]国家863项目(2003AA414011)和武汉市重大科技计划项目(20023005133-04).[作者简介]陈前林(1980-),男,湖北大冶人,武汉理工大学硕士研究生,研究方向:数据挖掘.[文章编号]1003-4684(2004)06-0113-03从数据库到数据仓库陈前林,陈定方,李和平(武汉理工大学智能制造与控制研究所,湖北武汉430063)[摘 要]通过对数据库技术发展的追溯,介绍了数据仓库的概念、产生、来源及其与数据库的区别,最后探讨了数据仓库的应用前景.[关键词]数据处理;数据库;数据仓库;数据挖掘;OL AP [中图分类号]T P311.132[文献标识码]:A1 数据库技术发展概述数据处理主要就是对数据的管理[1].它主要完成对数据的分类、组织、编码、存储、检索和维护等功能.这也是数据处理的中心问题.近半个世纪以来,数据管理经历了三个发展阶段,分别是人工管理阶段,文件系统阶段和数据库系统阶段,数据仓库是数据库技术的进一步发展.20世纪中期以前,计算机主要用于科学计算,计算机本身都不带有存储设备,也没有操作系统的概念,数据处理只有批处理方式.所有数据都不在计算机上保存,由应用程序员管理.应用程序员不仅要规定数据的逻辑结构,而且还要在应用程序中设计物理结构,包括规定数据的存储结构,存取方式等.20世纪50年代后期到60年代中期,数据处理处于文件系统阶段.计算机上出现了磁盘、磁鼓等随机存取设备,文件系统成为了专门的数据管理软件.这样,数据可以长期保存.并且,用文件系统来管理数据,使程序和数据之间有了一定的独立性,尽管这种独立性不是很强.此时的应用程序设计者必须对所用文件的逻辑结构及物理结构有清楚的了解,并且,由于文件系统仅提供了读、写等几个低级的文件操作命令,因而对文件的查询、修改、插入和删除等操作必须在应用程序内编写相应的程序代码来解决.这使得文件也是专门为某一特定的应用程序服务的,且编写应用程序的生产率不高,数据冗余度大.20世纪60代后期以来,数据管理进入了数据库系统阶段.这一时期,计算机具有了庞大容量的存储设备和高速的信息处理能力.计算机软件、硬件都飞速发展,信息急剧膨胀;数据库技术也不断发展.数据库按照某种数据模型组织数据,不仅文件内部数据彼此相关,而且文件之间在结构上也有机地联系在一起.描述数据时,不仅描述数据本身,也描述数据之间的联系.在数据库中,数据也不再分属于各个应用程序,而是集中存放在数据库中,实行统一控制.这一时期,也出现了专门的数据库系统.1969年,美国的IBM 公司开发了第一个数据库系统IMS (Information M anagement System ).这是一个层次数据库系统,在数据库系统发展史上有着重要的地位.同年,美国的数据系统语言委员会下属的数据库任务组提出了著名的DBT G 报告,并在1970年提出了该报告的修订版.这分报告定义了数据库操纵语言、模式定义语言和子模式定义语言的概念.数据库操纵语言用于编写操纵概念视图的应用程序,模式定义语言用来编写概念视图和内部视图相结合的模式程序.在20世纪70年代,开发了许多遵循DBTG 报告的网状数据库系统,如IDMS,IDS,DMSIIOO 等.20世纪70年代初,IBM 公司下属的San Jose 研究所的E.F.Codd 发表了题为 大型共享数据库数据的关系模型 的论文.他在论文中提出了关系数据模型的概念.他提出的关系代数和关系演算,使关系数据库从理论到实践都取得了辉煌的成果.在理论上,确立了完整的关系理论,数据依赖理论以及关系数据库的设计理论等.在实践上,开发了许多著名的关系数据库系统,如system R, INGRES,ORACLR等.1986年,美国国家标准协会(ANSI)通过了关系数据库查询语言SQL的文本标准.在20世纪80年代以后,随着计算机硬件技术的提高,计算机应用不断深入,从而产生了许多新的应用领域,如:计算机辅助设计、计算机辅助制造、计算机集成制造、办公自动化、物理信息处理、智能信息处理等.这些新的应用领域对数据库系统提出了新的要求.由于没能设计出一个统一的数据模型来表示这些新型数据及其相互联系,出现了百家争鸣的局面,产生了演绎数据库(逻辑数据库,知识库)、面向对象数据库,工程数据库,时态数据库,地理数据库、模糊数据库、积极数据库等新型数据库的研究.到20世纪80年代后期和90年代初期,出现了面向对象数据库系统,如Gem Stone,VBASE,ORI-ON,Iris等.但是,到目前为止,真正的新一代的数据库系统还没有出现.2 数据仓库的出现各种各样的数据库系统正在不断地发展和完善.当前的商业、企业管理的数据处理大致可以分成两类:操作型处理和分析型处理.操作型处理也叫事务处理,一般是针对非常具体的业务,是对数据库联机的日常操作,通常是对一个或一组记录的查询和修改,主要是为特定的应用服务的.人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性.分析型处理一般是针对某个主题,在时间段上有比较长的延伸,它操作的是大量的数据甚至是海量的,这些数据是操作型数据的一种积累和遴选,它主要是面向决策支持的.数据库系统在相当长的时间内作为数据管理的主要手段,它从诞生起,就主要用于事务处理,经过数十年的发展,在这些数据库中已经保存了大量的日常业务数据.传统的业务系统一般是直接建立在这种事物处理环境上的.随着技术的进步,人们试图让计算机担任更多的工作,而数据库技术也一直力图使自己能胜任从事务处理、批处理到分析处理的各种类型的信息处理任务.后来人们逐渐认识到,在目前的计算机处理能力上,根本无法实现这种功能,而且,在另一方面,事务处理和分析处理具有极不相同的性质,直接用事务处理环境来支持决策是行不通的.事务处理环境不适宜决策应用的原因如下:首先,在事务处理环境中,用户一般是具体的工作人员,他们的行为特点是数据的存取操作,且不知道信息对决策的用处,操作的频率高而且每次操作处理的时间短;在分析处理环境中,用户是企业的高级管理人员,是信息的探索者,他们的主要目的是将产生的数据抽象为信息,以便决策.其行为模式与事务处理环境的用户行为完全不同,他们可能会使一个决策支持系统DSS(Decision-making Support Sys-tem)[2]应用程序连续工作几个小时,从而消耗大量的系统资源.其次,DSS需要集成的、即时更新的、历史的、综合的数据.全面而正确的数据是有效分析和决策的首要前提,相关数据收集得越完整,得到的结果就越可靠.当前,绝大多数企业数据的真正状况是分散而非集成的,在事务处理环境中,部分历史记录甚至被搁置起来成为浪费的资源.近年来,随着数据库技术的应用和发展,人们尝试对数据库中的数据进行再加工,形成一个综合的、面向分析的环境,以更好的支持决策分析,从而形成数据仓库技术(Data Warehousing,简称DW).作为DSS数据仓库系统包括:数据仓库技术;联机分析处理技术(On-Line Analytical Processing,OLAP);数据挖掘技术(Data Mining,DM)三个方面[1].如果说传统的联机事务处理强调的是更新数据库,即向数据库中添加信息,那么数据仓库针对的联机分析处理强调的则是从数据库中获取信息,利用信息.20年以前查不到所需要的数据是因为数据太少了,而今天查询不到数据是因为数据太多了.著名的数据仓库专家Ralph Kimball写道: 我们花了20多年的时间将数据放入数据库,如今是该将它们拿出来的时候了. 数据仓库正因此需要而诞生.3 数据库与数据仓库的区别数据仓库是数据库系统发展到一定阶段的一种必然要求.数据仓库是在数据库发展的基础上产生的,和数据库有着密不可分的联系,从某种意义上讲,数据仓库可以称为大的数据库,只是按照不同的主题和技术来组织数据.建立数据仓库并不是要取代原有的运作数据库系统,建立数据仓库的目的是为了将企业多年来已经收集到的数据按照一个统一的,一致的企业级视图组织、存储,对这些数据进行分析,从中得出有关企业经营好坏、客户需求、对手情况、以后发展趋势等有用信息,帮助企业及时、准确地把握机会.W.H.Inmon在其 Building The Data Ware-House ( 建立数据仓库 )一书中,列出了操作型数据与分析型数据之间的区别,也就是数据库与数据114湖 北 工 学 院 学 报 2004年第3期仓库的主要区别,如表1所示.表1 操作型数据与分析型数据之间的区别操作型数据分析型数据细节的综合的或者可提炼的在存取瞬间是准确的代表过去的数据可更新的不更新操作需求事先可知道操作需求事先不知道对性能要求高对性能要求宽松一个时刻操作一个单元一个时刻操作一个集合事务驱动分析驱动面向应用面向分析一次操作数据量小一次操作数据量大支持日常操作支持管理需求数据库一般是面向业务的,使用者是企业的一般管理人员,进行企业日常的数据处理和维护工作;数据仓库是面向决策的,使用者是企业的高层管理人员,它也是使用关系数据库,但数据仓库并不负责处理业务,而是把企业运行数据收集后用于分析和决策,它的数据来源是企业的业务数据库,甚至EX-CEL表格或者文本文件.数据库注重的是企业运行的当前数据,任务是收集和记录企业的原始业务数据;而数据仓库面对的是非即时性的数据,任务是通过提取企业的业务数据,并经过加工和处理来呈现给企业的决策人员.4 数据仓库的应用21世纪是信息世纪.在目前竞争激烈的知识经济环境和电子商务经济模式下,重要的信息往往可以决定企业的成败,甚至决定企业的生死存亡.数据仓库技术以其强大的信息处理能力,将被广泛地应用到国民经济的各行各业中,它可以充当企业决策机构的电子智囊和电子参谋.如民航订票系统、银行ATM系统、证券交易系统、期货交易系统、铁路售票系统、移动通信用户信息管理与服务系统等就是建立在大型数据库基础之上的,需要完善为数据仓库.在证券行业,证券公司利用客户行为分析系统将所有客户的操作记录进行归类和整理,并结合行情走势、上市公司资料、宏观微观经济数据等,在掌握大量数据的情况下,对客户的行为和市场各因素的关联、客户的操作习惯、盈亏情况、公司的利润分布等进行统计和分析,从而获得以往一直想获得但却无法获取的关于客户在本公司的行为、盈亏、习惯等关键信息.证券商在获得这些信息后,就有能力为客户提供针对其个人习惯、投资组合的投资建议,从而真正作到对客户的贴心服务.在银行业,随着社会主义市场经济改革的深化,传统的计划金融模式逐渐瓦解,市场金融模式逐渐形成.在这个变革过程中,由于体制、市场、企业、个体等经济要素变化、发展的不平衡性,带来了银行对各种金融变量控制的随机性和模糊性.如何防范银行的经营风险、实现科学管理以及进行决策,已经成为当今金融研究的一个重要课题.利用数据仓库的强大功能,银行可以建立企业客户群、个人客户群的数据库,并对企业的结构、经营、财务、市场竞争等多个数据源进行统一的组织,形成一个一体化的存储结构,为决策分析奠定基础.通过先进的信息加工、分析、处理软件,加上银行的经营决策、信贷营销人员的个人经验,对每一个投资方向、每一笔贷款做出科学的判断,可以有效控制投资、信贷风险.数据仓库的应用远远不仅如此.近年来,生物学的发展颇引人注目,有关生物的信息更是爆炸式增长,对生物信息的整理归纳向来都是比较棘手的问题,已经有学者将目光转向数据仓库技术,希望利用数据仓库技术可以揭示出生物遗传进化上的规律.在机械工程行业,随着产品品种的多样化和设计/制造过程的数字化,以往成功的产品或者设计案例、工艺规程,经过数据仓库的整合,可以提高设计/制造过程的智能化水平,基于实例的设计(CBD)将有可能得到更加丰富的技术 产品 客户资源的支持.能源型企业资源型企业制造业企业物流企业客户之间的物流、信息流、资金流将更加畅通;需求链、供应链和客户关系管理将更加有效.数据进行再加工的水平、海量数据的可视化水平、数据的安全性和完整性将得到显著提高,基于数据仓库的分布式虚拟设计/制造有可能得到很大的发展;个性化的大规模订制,虚拟设计、虚拟分析、虚拟制造、虚拟装配、虚拟实验,以至虚拟企业、全球制造、再制造都会进入一个更加高级的阶段.总之,随着社会的发展,数据仓库的应用范围也必将越来越大.它也必将发展的更加完善.[ 参 考 文 献 ][1] Efem G.M allach.决策支持与数据仓库系统[M].李昭智,李昭勇译.北京:电子工业出版社,2001.[2] 王 珊,李盛恩.数据库基础与应用[M].北京:人民邮电出版社,2002.(下转第118页)115第19卷第3期 陈前林等 从数据库到数据仓库年减少到5年,设计、装机、测试均是在计算机中模拟完成,初步做到无纸设计,保证了一次试制成功.其它如在克莱斯勒公司,己常采用虚拟产品建模.在福特汽车公司,虚拟分析样机已很普遍.虚拟样机技术有着广阔的发展前景及市场.它面向系统的全生命周期和全系统,使研究、开发人员和使用者之间的联系更为有效,加速了新技术向产品转化的开发、研制与使用过程,并通过全生命周期协同利用强健的仿真技术来降低技术风险、提高产品质量、缩短研制周期、降低成本、增强企业竞争力.在我国,虚拟样机技术正在引起重视,通过深入研究虚拟样机的关键技术,进一步探讨虚拟样机的有效开发模式,尤其是开发过程所涉及的各类活动的协调、管理和优化策略,必将促进这一先进制造技术的推广应用,增强我国企业的产品开发能力,提高我国企业在世界制造业中的地位.[ 参 考 文 献 ][1] Bossak M A.Simulation based design[J].Journal of M a-terials P rocessing T echnolog y,1998,76(1~3):8-11.[2] 胡 平.虚拟工程与科学[M].北京:气象出版社,2001.[3] 潘 军.虚拟产品开发及其仿真模型的研究与应用[J].计算机集成制造系统,2002,8(9):684-689. [4] 丁良旭.虚拟技术与汽车工业[J].汽车工业研究,2001,10(3):32-36.[5] 李智峰.基于虚拟样机的整车系统动力学研究[J].上海汽车,2002,9(2):8-10.Research on Virtual Prototype Technology of Mechanicaland Electrical Products and Its ProspectsYI Jun,AN Ning,LIU Xiao-peng(School o f M echanical Engin.,H ubei Polytechnic Univ.,Wuhan430068,China)Abstract:Virtual prototype technolog y is a new method of products development,including mult-i body system kinematics and dynam ics theory.The total technolog y of virtual prototype system,system modeling and simula-tion technology are researched.The prospects of virtual prototype technology of products are presented. Keywords:mechatronics;v irtual prototy pe;modeling[责任编辑:张岩芳] (上接第115页)From Database to Data WareHouseCHEN Qian-lin,CHENn Ding-fang,LI H e-ping(Resear ch I nst.of Intelligent Manuf.and Control,Wuhan Univ.of T ech.,W uhan430063,China)Abstract:Now the data processing in a company is alw ays be transaction processing.But the data that a man-ager needs is not that kind of detail data.Managers need all_sided,integrated and compositive data.So Data WareHouse is coming.Throug h ascending to the developing process of the database technology,this paper tell the idea of w hat Data WareHouse is,how Data WareHousecame intobeing and the difference betw een Database and Data WareHouse.Keywords:data processing;database;data wareHouse;data mining;OLAP[责任编辑:张培炼] 118湖 北 工 学 院 学 报 2004年第3期。

从数据库到数据仓库宋金平【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】数据仓库是数据库技术的一个新的发展方向，它是一种交叉学科的开放式体系结构，是一种由多种技术构成的灵活的数据分析型环境。

如何正确理解数据库技术与数据仓库对系统开发领域起到了至关重要的作用。

本文对数据库和数据仓库的概念及应用进行描述、归纳和对比，达到清楚认识数据库和数据仓库的不同。

%a data warehouse is a new development direction of database technology,it is a cross subject of open architecture,is a kind of composed of multiple technologies flexible data analytical environment. How to correctly understand the database technique and data warehouse system development has played a vital role.In this paper,the concept and application of database and data warehouse is described,induction and comparison,to achieve the effect of clear knowledge database and data warehouse.【总页数】2页(P157-158)【作者】宋金平【作者单位】集宁师范学院计算机系，内蒙古乌兰察布 012000【正文语种】中文【相关文献】1.工程数据库、数据仓库与大数据探讨 [J], 钱立国2.关于数据库技术与数据仓库的思考 [J], 陈婷3.DB2数据库分区在商业银行数据仓库中的应用分析 [J], 张岩;刘晓芸;马玉洁4.数据仓库技术专题讲座(四) 数据仓库的数据库设计 [J], 唐世渭;裴健5.七大应用之六:数据库从数据库到数据仓库 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。