數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能2009-4-20數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能2009-4-201主要內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義和特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法商業(yè)智能主要內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展3數(shù)據(jù)管理的歷史人工管理方式這一時(shí)期是在20世紀(jì)50年代中期以前，這一階段的計(jì)算機(jī)應(yīng)用主要用于科學(xué)計(jì)算，外存只有紙帶、磁帶、卡片等，數(shù)據(jù)處理的方式基本上是批處理。這一時(shí)期數(shù)據(jù)管理的特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)不保存；沒(méi)有專用的數(shù)據(jù)管理軟件，每個(gè)應(yīng)用都必須自己完成存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、存取方法、輸入輸出等數(shù)據(jù)管理功能；一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)應(yīng)用，這使得程序之間可能有重復(fù)的數(shù)據(jù)。文件系統(tǒng)管理這一階段在20世紀(jì)50年代后期至60年代中后期，計(jì)算機(jī)應(yīng)用開(kāi)始用于信息管理，由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)等需求，使得相應(yīng)的研究開(kāi)展起來(lái)了，在硬件和軟件方面都得到了發(fā)展，磁盤(pán)磁鼓出現(xiàn)，操作系統(tǒng)也產(chǎn)生。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（60年代末開(kāi)始）關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd提出了關(guān)系模型(ER)，促進(jìn)了聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)的發(fā)展，數(shù)據(jù)以表格的形式而非文件方式存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)管理的歷史人工管理方式4數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心，數(shù)據(jù)資源組織方式單一；側(cè)重對(duì)數(shù)據(jù)的管理，操作型處理（OLTP，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理），關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性；問(wèn)題：“易進(jìn)不易出”

數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中5數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理不斷有新需求（聯(lián)機(jī)事務(wù)、批處理、決策分析）分析型處理（OLAP，聯(lián)機(jī)分析處理）

用于管理人員的決策分析，經(jīng)常要訪問(wèn)大量的歷史數(shù)據(jù)，而很少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行寫(xiě)操作，除非對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新或裝入時(shí)。人們希望從中獲得跟公司經(jīng)營(yíng)效益緊密相關(guān)的信息。數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理不斷有新需求（聯(lián)機(jī)事務(wù)、批處理、決策6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生（1）數(shù)據(jù)集成（2）歷史數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求（3）查詢性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生（1）數(shù)據(jù)集成7數(shù)據(jù)集成企業(yè)全面的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)OLTP分散在不同系統(tǒng)中(核心、信貸、國(guó)結(jié))外部數(shù)據(jù)(市場(chǎng)數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)集成的數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的業(yè)務(wù)事件聯(lián)系統(tǒng)一的（統(tǒng)一的事實(shí)、維度）歷史的數(shù)據(jù)一般的全國(guó)股份制商業(yè)銀行一天的交易流水在150W左右通常業(yè)務(wù)系統(tǒng)只保留當(dāng)前的歷史數(shù)據(jù)查詢困難數(shù)據(jù)集成企業(yè)全面的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)8數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)一致化在很多情況下，大型企業(yè)會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致情況數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)要保持一致化和準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)綜合各種不同粒度的數(shù)據(jù)的集成問(wèn)題詳細(xì)粒度中等聚集高層聚集外部數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)一致化9查詢性能提高數(shù)據(jù)的查詢效率OLTP系統(tǒng)面向數(shù)據(jù)維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面向數(shù)據(jù)查詢提高查詢功能為最主要目標(biāo)查詢性能提高數(shù)據(jù)的查詢效率10發(fā)展的動(dòng)力業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)主要是詳細(xì)的分析科學(xué)的經(jīng)營(yíng)市場(chǎng)活動(dòng)的細(xì)化和實(shí)施等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大需要相關(guān)技術(shù)全面了解企業(yè)結(jié)論：以單一的數(shù)據(jù)組織方式進(jìn)行組織的數(shù)據(jù)庫(kù)，不能滿足新型的數(shù)據(jù)處理多樣化的要求，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生發(fā)展的動(dòng)力業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)11數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征12數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW，EnterpriseDataWareHouse）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)非是所有數(shù)據(jù)集市的集合

--RalphKimball數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)非是面向主題的、集成的、不同時(shí)間的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合以便支持管理決策--BillInmon數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)過(guò)程不是一個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW，EnterpriseDat13數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)面向主題數(shù)據(jù)所代表的業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分，而不是以應(yīng)用劃分集成的數(shù)據(jù)所代表的業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分，而不是以應(yīng)用劃分不同時(shí)間的數(shù)據(jù)按照時(shí)間組織，并存儲(chǔ)在不同的時(shí)間切片穩(wěn)定的不允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，只允許初始加載和查詢數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)面向主題14數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)15數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)OperationalDataStoreETL數(shù)據(jù)源DataWarehouse數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源DataMartDataMartDataMart分析報(bào)表可視化數(shù)據(jù)挖掘ODS(OperationalDataStore):操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域ETL(ExtractTransferLoad):數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載DW(DataWareHouse):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DM(DataMart):數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)（MetaData）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)OperationalETL數(shù)據(jù)源Data數(shù)據(jù)源16數(shù)據(jù)源各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)RDBMS文件系統(tǒng)如，銀行業(yè)中，核心系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、國(guó)結(jié)系統(tǒng)ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)源各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)17ODS（操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域）是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的混合形式，它包含及時(shí)的、最近的、面向主題的和集成的信息。是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的一個(gè)組成部分是操作型系統(tǒng)的一個(gè)集成環(huán)境為決策支持系統(tǒng)提供當(dāng)前詳細(xì)數(shù)據(jù)的查詢功能是面向主題的、集成的、經(jīng)常更新的詳細(xì)數(shù)據(jù)ODS（操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域）是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的混18ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)是面向主題的，而業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)總是圍繞一個(gè)或幾個(gè)業(yè)務(wù)處理流程，因此到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程需要十分復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合過(guò)程。數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（一致化）數(shù)據(jù)加載作業(yè)控制ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)是面向主19數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型－多維數(shù)據(jù)模型粒度劃分（分割、匯總）FactTablefact1fact2fact3機(jī)構(gòu)粒度key機(jī)構(gòu)代碼地址聯(lián)系人attributeDimensionDimensionDimension粒度代碼attributeattributeattribute粒度：1－日2－月3－年日期2008-12-31數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型－多維數(shù)據(jù)模型FactTablefact120數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集。如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)企業(yè)組織的所有主題數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，那么數(shù)據(jù)集市就是某一個(gè)主題數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)集市即是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種實(shí)現(xiàn)，也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要過(guò)程，同時(shí)提供了分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的思想。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集。如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)企業(yè)組織21數(shù)據(jù)展現(xiàn)查詢報(bào)表多維分析（鉆取、切換）圖形數(shù)據(jù)展現(xiàn)查詢22元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、碼、索引等項(xiàng)內(nèi)容。元數(shù)據(jù)分類技術(shù)元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、碼、23三個(gè)關(guān)鍵部分三個(gè)關(guān)鍵部分24數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法25數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)－頻繁變化－面向企業(yè)中不同業(yè)務(wù)和用戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)－頻繁變化26數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自底向上的策略：即數(shù)據(jù)集市方法，提供了靈活性，低花費(fèi)，并能迅速回報(bào)投資。此方法的核心是：從最關(guān)心的部分開(kāi)始，先以最少的投資，完成企業(yè)當(dāng)前的需求，獲得最快的回報(bào)，然后再不斷擴(kuò)充，完善。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自底向上的策略：即數(shù)據(jù)集市方法，提供了靈活性27數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自頂向下的策略：先建立一個(gè)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)，然后在此基礎(chǔ)上建立部門(mén)的數(shù)據(jù)集市和個(gè)人的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這是一種系統(tǒng)解決方案，能最大限度地減少集成問(wèn)題，但開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，費(fèi)用高，并且缺乏靈活性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自頂向下的策略：先建立一個(gè)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)28數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)層次分析型應(yīng)用要求千差萬(wàn)別，一個(gè)單一層次的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不能滿足所有的分析需求。一個(gè)好的解決方案：建立分層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。操作型環(huán)境數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市個(gè)人倉(cāng)庫(kù)全局級(jí)部門(mén)級(jí)個(gè)人級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)層次分析型應(yīng)用要求千差萬(wàn)別，一個(gè)單一層次的數(shù)29多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市分布式數(shù)據(jù)集市定義高層數(shù)據(jù)模型模型提煉模型提煉遞增、進(jìn)化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市分布式數(shù)據(jù)集市定30商業(yè)智能商業(yè)智能31商業(yè)智能商業(yè)智能，又稱商務(wù)智能，英文為BusinessIntelligence，簡(jiǎn)寫(xiě)為BI。起源于上世紀(jì)90年代。商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。

可以說(shuō)商務(wù)智能是一個(gè)可包含企業(yè)所有知識(shí)的系統(tǒng)，服務(wù)于管理決策層或部門(mén)執(zhí)行經(jīng)理，幫助其進(jìn)行決策和分析。商業(yè)智能商業(yè)智能，又稱商務(wù)智能，英文為BusinessIn32商業(yè)智能結(jié)構(gòu)OLAP數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其他的查詢和展現(xiàn)商業(yè)智能結(jié)構(gòu)OLAP33商業(yè)智能的功能記錄選擇查詢展現(xiàn)關(guān)聯(lián)分析買(mǎi)債券，保本型理財(cái)監(jiān)視功能月?tīng)I(yíng)業(yè)額小于10萬(wàn)元的分店展示功能查找、排序、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)輸出打印/導(dǎo)出，圖形、Excel商業(yè)智能的功能記錄選擇34商業(yè)智能實(shí)施步驟需求分析數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模數(shù)據(jù)處理（ETL）BI展現(xiàn)(報(bào)表、圖形、OLAP)數(shù)據(jù)模擬測(cè)試系統(tǒng)完善改進(jìn)（迭代）商業(yè)智能實(shí)施步驟需求分析35相關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案Teradata，IBM，Oracle….建模軟件ERwin，PowerDesigner…ETL軟件DataStage，Informatic…數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Teradata，Oracle，IBMDB2…BI軟件COGNOS，BO，Brio…相關(guān)產(chǎn)品數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案36商業(yè)智能的發(fā)展趨勢(shì)功能上具有可配置性、靈活性、可變化性解決方案更開(kāi)放、可擴(kuò)展、可按用戶定制，在保證核心技術(shù)的同時(shí)，提供客戶化的界面從單獨(dú)的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展從傳統(tǒng)功能向增強(qiáng)型功能轉(zhuǎn)變

商業(yè)智能的發(fā)展趨勢(shì)功能上具有可配置性、靈活性、可變化性37商業(yè)智能前景產(chǎn)品為中心－>客戶為中心客戶需求的增長(zhǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇技術(shù)的進(jìn)步商業(yè)智能的作用決策支持（KPI，關(guān)鍵性能指標(biāo)）客戶評(píng)價(jià)市場(chǎng)自動(dòng)化（促銷管理）商業(yè)智能前景產(chǎn)品為中心－>客戶為中心38謝謝！謝謝！39數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能2009-4-20數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能2009-4-2040主要內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義和特點(diǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法商業(yè)智能主要內(nèi)容數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展41數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的起源和發(fā)展42數(shù)據(jù)管理的歷史人工管理方式這一時(shí)期是在20世紀(jì)50年代中期以前，這一階段的計(jì)算機(jī)應(yīng)用主要用于科學(xué)計(jì)算，外存只有紙帶、磁帶、卡片等，數(shù)據(jù)處理的方式基本上是批處理。這一時(shí)期數(shù)據(jù)管理的特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)不保存；沒(méi)有專用的數(shù)據(jù)管理軟件，每個(gè)應(yīng)用都必須自己完成存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、存取方法、輸入輸出等數(shù)據(jù)管理功能；一組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)一個(gè)應(yīng)用，這使得程序之間可能有重復(fù)的數(shù)據(jù)。文件系統(tǒng)管理這一階段在20世紀(jì)50年代后期至60年代中后期，計(jì)算機(jī)應(yīng)用開(kāi)始用于信息管理，由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)等需求，使得相應(yīng)的研究開(kāi)展起來(lái)了，在硬件和軟件方面都得到了發(fā)展，磁盤(pán)磁鼓出現(xiàn)，操作系統(tǒng)也產(chǎn)生。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)（60年代末開(kāi)始）關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之父E.F.Codd提出了關(guān)系模型(ER)，促進(jìn)了聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)的發(fā)展，數(shù)據(jù)以表格的形式而非文件方式存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)管理的歷史人工管理方式43數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心，數(shù)據(jù)資源組織方式單一；側(cè)重對(duì)數(shù)據(jù)的管理，操作型處理（OLTP，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理），關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性；問(wèn)題：“易進(jìn)不易出”

數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境中44數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理不斷有新需求（聯(lián)機(jī)事務(wù)、批處理、決策分析）分析型處理（OLAP，聯(lián)機(jī)分析處理）

用于管理人員的決策分析，經(jīng)常要訪問(wèn)大量的歷史數(shù)據(jù)，而很少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行寫(xiě)操作，除非對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新或裝入時(shí)。人們希望從中獲得跟公司經(jīng)營(yíng)效益緊密相關(guān)的信息。數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理不斷有新需求（聯(lián)機(jī)事務(wù)、批處理、決策45數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生（1）數(shù)據(jù)集成（2）歷史數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求（3）查詢性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的產(chǎn)生（1）數(shù)據(jù)集成46數(shù)據(jù)集成企業(yè)全面的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)OLTP分散在不同系統(tǒng)中(核心、信貸、國(guó)結(jié))外部數(shù)據(jù)(市場(chǎng)數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手)集成的數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的業(yè)務(wù)事件聯(lián)系統(tǒng)一的（統(tǒng)一的事實(shí)、維度）歷史的數(shù)據(jù)一般的全國(guó)股份制商業(yè)銀行一天的交易流水在150W左右通常業(yè)務(wù)系統(tǒng)只保留當(dāng)前的歷史數(shù)據(jù)查詢困難數(shù)據(jù)集成企業(yè)全面的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)47數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)一致化在很多情況下，大型企業(yè)會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致情況數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)要保持一致化和準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)綜合各種不同粒度的數(shù)據(jù)的集成問(wèn)題詳細(xì)粒度中等聚集高層聚集外部數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)一致化48查詢性能提高數(shù)據(jù)的查詢效率OLTP系統(tǒng)面向數(shù)據(jù)維護(hù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面向數(shù)據(jù)查詢提高查詢功能為最主要目標(biāo)查詢性能提高數(shù)據(jù)的查詢效率49發(fā)展的動(dòng)力業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)主要是詳細(xì)的分析科學(xué)的經(jīng)營(yíng)市場(chǎng)活動(dòng)的細(xì)化和實(shí)施等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大需要相關(guān)技術(shù)全面了解企業(yè)結(jié)論：以單一的數(shù)據(jù)組織方式進(jìn)行組織的數(shù)據(jù)庫(kù)，不能滿足新型的數(shù)據(jù)處理多樣化的要求，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生發(fā)展的動(dòng)力業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)50數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征51數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW，EnterpriseDataWareHouse）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)非是所有數(shù)據(jù)集市的集合

--RalphKimball數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)無(wú)非是面向主題的、集成的、不同時(shí)間的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)集合以便支持管理決策--BillInmon數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)過(guò)程不是一個(gè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW，EnterpriseDat52數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)面向主題數(shù)據(jù)所代表的業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分，而不是以應(yīng)用劃分集成的數(shù)據(jù)所代表的業(yè)務(wù)內(nèi)容劃分，而不是以應(yīng)用劃分不同時(shí)間的數(shù)據(jù)按照時(shí)間組織，并存儲(chǔ)在不同的時(shí)間切片穩(wěn)定的不允許對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，只允許初始加載和查詢數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)面向主題53數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)54數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)OperationalDataStoreETL數(shù)據(jù)源DataWarehouse數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)源DataMartDataMartDataMart分析報(bào)表可視化數(shù)據(jù)挖掘ODS(OperationalDataStore):操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域ETL(ExtractTransferLoad):數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載DW(DataWareHouse):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DM(DataMart):數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)（MetaData）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)OperationalETL數(shù)據(jù)源Data數(shù)據(jù)源55數(shù)據(jù)源各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)RDBMS文件系統(tǒng)如，銀行業(yè)中，核心系統(tǒng)、信貸系統(tǒng)、國(guó)結(jié)系統(tǒng)ERP系統(tǒng)數(shù)據(jù)源各種業(yè)務(wù)系統(tǒng)56ODS（操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域）是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的混合形式，它包含及時(shí)的、最近的、面向主題的和集成的信息。是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的一個(gè)組成部分是操作型系統(tǒng)的一個(gè)集成環(huán)境為決策支持系統(tǒng)提供當(dāng)前詳細(xì)數(shù)據(jù)的查詢功能是面向主題的、集成的、經(jīng)常更新的詳細(xì)數(shù)據(jù)ODS（操作型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)域）是一種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的混57ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)是面向主題的，而業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)總是圍繞一個(gè)或幾個(gè)業(yè)務(wù)處理流程，因此到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程需要十分復(fù)雜的數(shù)據(jù)整合過(guò)程。數(shù)據(jù)抽取數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（一致化）數(shù)據(jù)加載作業(yè)控制ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)是面向主58數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型－多維數(shù)據(jù)模型粒度劃分（分割、匯總）FactTablefact1fact2fact3機(jī)構(gòu)粒度key機(jī)構(gòu)代碼地址聯(lián)系人attributeDimensionDimensionDimension粒度代碼attributeattributeattribute粒度：1－日2－月3－年日期2008-12-31數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型－多維數(shù)據(jù)模型FactTablefact159數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集。如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)企業(yè)組織的所有主題數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)，那么數(shù)據(jù)集市就是某一個(gè)主題數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)集市即是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種實(shí)現(xiàn)，也是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要過(guò)程，同時(shí)提供了分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的思想。數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的子集。如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是整個(gè)企業(yè)組織60數(shù)據(jù)展現(xiàn)查詢報(bào)表多維分析（鉆取、切換）圖形數(shù)據(jù)展現(xiàn)查詢61元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、碼、索引等項(xiàng)內(nèi)容。元數(shù)據(jù)分類技術(shù)元數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，它描述了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容、碼、62三個(gè)關(guān)鍵部分三個(gè)關(guān)鍵部分63數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)方法64數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)－頻繁變化－面向企業(yè)中不同業(yè)務(wù)和用戶數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)－頻繁變化65數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自底向上的策略：即數(shù)據(jù)集市方法，提供了靈活性，低花費(fèi)，并能迅速回報(bào)投資。此方法的核心是：從最關(guān)心的部分開(kāi)始，先以最少的投資，完成企業(yè)當(dāng)前的需求，獲得最快的回報(bào)，然后再不斷擴(kuò)充，完善。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自底向上的策略：即數(shù)據(jù)集市方法，提供了靈活性66數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自頂向下的策略：先建立一個(gè)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)，然后在此基礎(chǔ)上建立部門(mén)的數(shù)據(jù)集市和個(gè)人的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。這是一種系統(tǒng)解決方案，能最大限度地減少集成問(wèn)題，但開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，費(fèi)用高，并且缺乏靈活性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)策略自頂向下的策略：先建立一個(gè)全局?jǐn)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)67數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)層次分析型應(yīng)用要求千差萬(wàn)別，一個(gè)單一層次的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不能滿足所有的分析需求。一個(gè)好的解決方案：建立分層的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。操作型環(huán)境數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市個(gè)人倉(cāng)庫(kù)全局級(jí)部門(mén)級(jí)個(gè)人級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)層次分析型應(yīng)用要求千差萬(wàn)別，一個(gè)單一層次的數(shù)68多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市分布式數(shù)據(jù)集市定義高層數(shù)據(jù)模型模型提煉模型提煉遞增、進(jìn)化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)多層數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市分布式數(shù)據(jù)集市定69商業(yè)智能商業(yè)智能70商業(yè)智能商業(yè)智能，又稱商務(wù)智能，英文為BusinessIntellige