数据仓库维度建模培训ppt

数据仓库维度建模是构建高效、可理解且易于分析的数据仓库的关键步骤。在这个过程中，我们需要了解数据仓库的体系规划、实施方法以及不同类型的体系架构。以下是对这些知识点的详细阐述： 1. 数据仓库体系规划： 数据仓库规划是基于现状分析进行的，包括对现有基础数据平台和分析型系统的评估，识别与目标数据仓库体系的差距。规划应包括总体技术方案蓝图，制定相应的管理制度和工作流程，并制定分阶段的实施路线图。规划的指导方针强调承前启后、敦本务实和远近兼顾，确保既考虑现有工作基础，又适应未来发展需求。 2. 数据仓库典型体系架构： - 星型架构：在该架构中，一个中心的事实表周围围绕着多个维度表，简化了查询并优化了性能。ETL（提取、转换、加载）软件用于从源系统抽取数据，经过处理后存入数据仓库，前端软件如SAS、BIEE等则用于数据可视化和分析。 - 集中式架构：这种架构强调数据的集中管理，通常包括ODS（操作数据存储）、缓冲层、模型层、汇总层和集市层。数据库如TD、DB2、Oracle用于存储数据，而调度软件如Control-M用于自动化数据处理流程。 - 混合型架构：结合了星型和集中式的特点，包含库外集市，提供更大的灵活性，适用于复杂的数据环境。 3. 数据仓库的层次： - ODS（操作数据存储）：快速接入源系统数据，提供当前最新数据，主要用于审计、风险管理等需要原始数据的场景。 - 基础层：面向主题整合，保留详细数据和历史，根据业务需求逐步建设。 - 集市层：针对特定应用的个性化定制，满足业务人员的特定分析需求。 - 汇总层：提供统一的业务口径，避免重复加工，模型随着业务扩展可扩展。 4. BI环境内的数据架构： BI（商业智能）环境的数据架构通常包括ODS、基础层、汇总层和预连接/预处理。各层有明确的用途，例如ODS用于快速接入和避免频繁抽取源数据，基础层和汇总层则分别服务于详细数据分析和统一口径的业务报告。 5. ODS与EDW（企业数据仓库）特点比较： - ODS更接近源系统，数据实时且不进行深度整合，主要保存当前最新数据和一定历史记录，适合时效性要求高、不需要历史数据的应用。 - EDW遵循第三范式，进行数据整合和转换，存储当前和历史数据，适用于需要访问历史数据、整合多系统数据和非原始数据的应用。 数据仓库维度建模涵盖了从规划、架构设计到实施的全过程，涉及数据的接入、存储、转换和应用等多个层面。理解并掌握这些知识点对于构建高效、灵活且满足业务需求的数据仓库至关重要。