数据仓库概要设计,构建,使用说明文档.pdf

数据仓库是一种特殊类型的数据存储系统，它专注于支持业务分析和决策制定，而非日常事务处理。其设计和构建过程与传统的在线事务处理（OLTP）系统有很大不同，因为数据仓库更侧重于数据的整合、分析和历史趋势揭示。本文档详细介绍了数据仓库的概要设计、构建和使用方法。 数据仓库的构建方法采用原型法，这是因为它允许从简单的框架开始，逐步迭代和完善。不过，数据仓库设计的关键是数据驱动，即基于现有的数据库系统，高效地抽取、聚合和整合数据资源，以满足分析需求。在这个过程中，团队协作至关重要，避免无效或重复工作。 数据仓库设计大致包括以下步骤： 1. 技术准备工作：此阶段涉及技术评估和开发环境配置。技术评估旨在确定数据仓库在处理大量数据、复杂分析、数据重组和批量加载等方面的能力。例如，可能会选用SQL Server 2000作为关系数据库操作工具，而Analysis Manager则用于数据仓库的建设和使用。 2. 需求分析：此阶段需深入理解决策分析的需求，如银行决策者可能关注贷款金额和状态。需求分析应明确分析的主题（如银行贷款金额）、数值（贷款总额、正常贷款额、不良贷款额）、角度（信贷机构、时间、贷款类别、贷款期限和经营状况）和粒度（如按信贷机构层级、时间周期等）。 3. 概念模型设计：这一阶段建立概念模型，它是数据仓库的基础。需要分析原有数据库，确定主题域（如贷款、信贷机构、时间等），并定义事实表和维度表。例如，事实表可能包括贷款分析视图，维度表可能包括信贷机构、贷款类别、贷款期限和法人基本信息等。 4. 数据仓库生成：实际构建数据仓库时，需要连接数据源，选择事实数据表和度量值，建立维度表（如信贷机构维度、借款日期维度等）。采用星型架构简化查询和分析，定义各个维度的层次结构。 在构建完成后，数据仓库可用于执行复杂的查询和报告，支持多维数据分析，帮助决策者洞察业务趋势，优化决策。例如，银行决策者可以利用数据仓库了解各信贷机构的贷款分布、贷款总额的变化趋势，以及不同贷款类别和期限的组合情况，以便制定更有效的贷款策略和风险控制措施。 数据仓库的构建是一个系统性、迭代的过程，它需要从需求分析出发，通过精心设计和实现，最终提供一个高效、灵活的分析平台，助力企业决策。在这个过程中，技术选型、需求理解、模型设计和实施都是非常关键的环节。