数据仓库概念设计及应用PPT课件.pptx

数据仓库是企业信息系统的重要组成部分，它专注于为决策支持系统（DSS）、在线分析处理（OLAP）和商业智能提供服务。本课件主要介绍了数据仓库的概念、特性、结构以及设计和开发过程，并探讨了其典型应用。 建立数据仓库的必要性源于事务处理环境对于决策支持系统的不适应。事务处理系统（OLTP）设计用于快速处理日常业务操作，而分析处理则需要长时间运行，消耗大量资源，两者的需求冲突。此外，数据集成、历史数据和综合问题也是促使构建数据仓库的原因。 数据仓库的核心概念在于它是面向主题的、集成的、非易失的，并随时间变化。面向主题意味着数据围绕特定业务领域（如客户、产品、交易和帐目）组织；集成性体现在数据经过抽取、净化和转换，消除数据源间的不一致性；非易失性是指数据仓库中的数据主要供查询，不频繁更新；随时间变化性则强调数据仓库保存长期历史，用于趋势分析。 数据仓库的结构通常包括数据操作层、数据仓库层、数据部门层和数据个体层，不同层次满足不同级别的数据综合和分析需求。抽取程序在其中起到关键作用，它将数据从OLTP环境中分离出来，确保事务处理和分析处理的性能不互相影响。 设计数据仓库时，有几个关键概念不容忽视：ETL（抽取、转换、加载）是数据从源系统到仓库的主要流程；元数据是关于数据仓库结构、属性、转换规则等的信息，对于理解和管理数据仓库至关重要；粒度定义了数据的细化程度；分割则是将数据物理上分隔开，以优化管理和访问；数据集市是针对特定部门或工作团队的小型数据仓库；操作数据存储（ODS）是介于事务处理和数据仓库之间的数据环境；数据模型是数据仓库逻辑结构的基础，规范化的数据模型减少冗余，提高效率，而反规范化则可能增加冗余，但提升查询性能。 数据仓库的开发过程包括了数据源分析、需求定义、模型设计、ETL开发、系统实施和维护等多个阶段。在实践中，从企业数据模型到数据仓库模型的转换通常涉及去除操作型环境特有数据、增加时间元素、添加导出数据和创建人工关系，以适应分析需求。 数据仓库是解决企业海量数据存储、整合和分析问题的有效工具，它的设计和应用需要深入理解业务需求，合理规划数据结构，并充分利用ETL、元数据等技术手段，以实现高效的数据管理和洞察力的提升。通过构建数据仓库，企业能够更好地支持决策制定，驱动业务增长。