《数据仓库简介》PPT课件.ppt
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1、数据仓库技术,谭义红:;QQ:2647724,2,课程介绍,性质是信科专业的主要专业课程、是决策支持系统方向的重要课程目的理解数据仓库及OLAP的相关概念了解数据仓库及OLAP的发展趋势和应用领域掌握数据仓库的设计、构建,数据的准备、转换、装载,数据的浏览、分析等方法和技术。相关课程数据库、数据挖掘、决策支持系统设计与开发,3,为什么学本课程(Why),信息技术在商业中发展管理信息系统(MIS)企业资源计划系统(ERP)、客户关系管理(CRM)商业智能系统(BI)发展过程中存在的问题数据可信性生产率问题无法将数据转化为信息,4,为什么学本课程(Why),BI定义(IBM):商业智能是一系列由系
2、统和 技术支持的以简化信息收集和分析的策略集合,它应该包括企业需要收集什么信息、谁需要去访问这些数据、如何把原始数据转化为最终战略性决策的智能、客户服务和供应链管理。包括:数据仓库(DW)、联机分析(OLAP)、数据挖掘(DM)工具:IBM、Oracle、Microsoft、SAS、CA等,5,为什么学本课程(Why),市场需求(岗位)数据仓库工程师岗位要求1、岗位要求2、岗位要求3数据仓库开发工程师岗位要求1数据仓库BI架构师岗位要求数据仓库高级开发工程师岗位要求数据仓库测试工程师岗位要求数据仓库咨询师岗位要求,6,本课程的主要内容(What),数据仓库与OLAP的相关理论知识数据仓库设计数
3、据准备、转换、装载(SSIS)多维数据集操作及分析(SSAS)多维数据分析报表(SSRS),7,如何学好本课程(How),重视相关概念和原理的理解从全局把握上把握数据仓库创建、管理及OLAP分析技术框架从微观角度掌握具体技术细节主动、认真做好实验及课程设计,8,教材:数据仓库设计:现代原理与方法(美)Matteo Golfareli著,9,1)(美)JOY MUNDY.数据仓库工具箱-面向SQL SERVER 2005和MICROSOFT商业智能工具集.北京:清华大学出版社,20072)于宗民,刘义宁,祁国辉.数据仓库项目管理实践.北京:人民邮电出版社2006 朱德利.SQL Server 2
4、005数据挖掘与商业智能完全解决方案.北京:电子工业出版社,2007.http:/,参考教材:,10,第1章 数据仓库与OLAP概述,1.1 决策支持系统1.2数据仓库1.3数据仓库的体系结构1.4 数据准备与ETL1.5 多维模型1.6 元数据1.7 访问数据仓库1.8 多维数据的存储方式1.9 小结,11,1.1 决策支持系统,决策支持系统DSS(decision support system)是可扩展交互式IT技术和工具的集合,这些技术和工具用于处理和分析数据以及辅助管理人员制定决策。为此,这种系统匹配管理人员的个人资源和计算机资源,以提高决策质量。,12,1.2 数据仓库,数据仓库的引
5、入,了解格力空调在长沙的月销售情况,了解各品牌空调在各城市的月销售情况,了解各销售员的月销售情况,13,1.2 数据仓库,数据仓库的引入,14,1.2 数据仓库,数据仓库的引入,15,1.2 数据仓库,数据仓库的概念和特点概念:数据仓库(DataWarehouse,DW)是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。特点:面向主题主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类和分析利用的抽象概念。每个主题对应一个分析领域。典型主题:客户、产品、销售、利润、保险等每个主题域都是以一组相关的表来具体实现,通过公共关键字建立联系,16,1.2
6、 数据仓库,17,1.2 数据仓库,18,各子系统建立数据库情况,1.2 数据仓库,19,面向主题的数据组织,1.2 数据仓库,20,1.2 数据仓库,数据仓库的概念和特点(续)特点数据的集成性数据仓库中存储的数据是从原来分散在各个子系统中的数据提取出来的,经过处理后得到的。,21,1.2 数据仓库,数据的集成性,22,1.2 数据仓库,数据仓库的概念和特点(续)特点数据不可修改性数据仓库中的数据是不可更新的,只能通过分析工具进行查询、分析。,23,1.2 数据仓库,数据仓库的概念和特点(续)特点数据与时间相关 数据随时间变化而定期地被更新,24,1.2 数据仓库,数据仓库与传统数据库的比较,
7、1.2数据仓库,数据仓库带来的好处提供决策支持。应用于证券、银行、保险、移动通讯、商品销售、其它等行业。,25,26,1.3数据仓库体系结构,数据仓库系统的特点分离性可扩展性安全性可管理性体系结构分类面向结构的类型单层体系结构,两层体系结构,三层体系结构面向应用层次的类型独立数据集市,星型结构,联盟体系结构,27,1.3数据仓库体系结构,面向结构的类型单层体系结构,28,1.3 数据仓库的体系结构,数据仓库体系结构示意图,两层体系结构,29,1.3数据仓库体系结构,数据流数据源层关系数据库、或其它系统数据库数据准备提取、转换、加载(ETL)数据仓库层数据仓库、数据集市分析报表、信息分析、OLA
8、P、数据挖掘,30,1.3数据仓库体系结构,层次数据(企业信息源),31,1.3数据仓库体系结构,层次数据(企业信息源),32,1.3数据仓库体系结构,数据集市(Data Marts)定义为了特定的应用目的或应用范围,而从数据仓库中独立出来的一部分数据,也称部门数据或主题数据。如:财务部门的数据集市与数据仓库的关系数据仓库是基于整个企业的数据模型建立的,它面向企业范围内的主题。而数据集市是按照某一特定部门的数据模型建立的。,33,1.3数据仓库体系结构,数据集市(Data Marts)(续)特性规模小特定的应用面向部门由业务部门定义,设计和开发由业务部门管理和维护快速实现购买较便宜投资快速回收
9、更详细的、预先存在的数据仓库的摘要子集可升级到完整的数据仓库,34,1.3数据仓库体系结构,数据集市(Data Marts)(续),35,1.4 数据准备和ETL,数据集成(抽取、转换、装载-ETL),36,1.4数据准备和ETL,数据集成(抽取、转换、装载-ETL),37,1.5 多维模型,多维模型概念是一个数据集合,通常从数据仓库的子集构造,并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。特性多维,也称作立方体(或超立方体)提供一种便于使用的查询数据的机制。,38,1.5 多维模型,39,1.5 多维模型,度量值(Measure)度量值是一组值,是客户发生事件或动作的事实记录。如:客户
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