数据仓库培训课件

数据仓库和商业智能的关系  数据仓库的概念和术语  设计，分析，和管理数据仓库项目  数据仓库建模  构建数据仓库: 抽取数据简介  元数据简介  数据仓库基本概念介绍  定义数据仓库的商业和逻辑模型介绍ERWIN工具使用  创建维模型  创建物理模型  物理模型的存储  BI应用工具比较  ETL策略介绍当前主流ETL工具并具体实例演示  OracleHyperion开发应用详解  Oracle数据仓库解决方案，环境搭建及BIEE介绍  银行和人力资源案例介绍 数据仓库培训课件主要介绍了数据仓库与商业智能（BI）的关系、数据仓库的基本概念和术语、数据仓库项目的设计、分析和管理、数据仓库建模、数据抽取、元数据管理、商业和逻辑模型的定义、ERWIN工具的使用、维模型和物理模型的创建、物理模型存储、BI应用工具的比较、ETL策略和主流ETL工具的实例演示、Oracle Hyperion开发应用、Oracle数据仓库解决方案及环境搭建、以及BIEE的介绍，并通过银行和人力资源案例进行了深入讲解。 商业智能（BI）是企业通过数据仓库对数据进行收集、管理和分析，并将数据转化为有用信息的过程，其目的是辅助商业决策制定，提升企业的竞争力。BI的体系结构主要由数据仓库、多维分析（OLAP）、数据挖掘等技术构成。数据仓库作为BI的核心，用于存储面向主题的、集成的、非易失的和时间变化的数据，以便进行决策支持。数据仓库的建设是商业智能的基础，涉及到数据的抽取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据集市、数据仓库架构设计等方面。 数据仓库建模包括创建维模型和物理模型。维模型关注于数据仓库的逻辑结构，通常使用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）来描述数据的组织形式。物理模型则涉及到数据在数据库中的实际存储结构，包括数据表的设计、索引优化、数据分区等。在设计物理模型时还需要考虑数据的存储、备份、恢复策略等。 元数据是关于数据的数据，它记录了数据仓库中数据的来源、定义、关系和使用情况，是数据仓库管理的重要组成部分。元数据管理有助于实现数据仓库的数据整合、质量管理、数据安全和合规性。 在数据仓库项目的设计、分析和管理过程中，需要考虑数据的抽取和整合策略。数据抽取是从源系统中提取数据，数据整合则是将抽取的数据进行清洗、转换和加载到数据仓库中。数据抽取的质量直接影响到数据仓库中数据的质量和最终的决策支持能力。 ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的缩写，是数据仓库实施中不可或缺的一环。ETL策略的制定和选择合适的ETL工具对于数据仓库项目的成功至关重要。ETL工具的实例演示可以帮助理解ETL过程中数据的流动和处理。 在数据仓库的实施过程中，还可能使用到特定的BI应用工具和开发平台，如Oracle Hyperion和BIEE（Business Intelligence Enterprise Edition），它们提供了丰富的功能以支持数据的分析和报告。 案例研究部分通过银行和人力资源的案例，展示了数据仓库和商业智能在实际业务中的应用。例如，通过分析客户数据，银行可以了解客户的行为模式，从而提供更有针对性的服务，而人力资源部门可以通过分析员工数据来优化人力资源配置和提升员工满意度。 数据仓库培训课件涵盖了从数据仓库基础概念、建模技术、到数据抽取和管理策略，再到商业智能应用的全过程。通过掌握这些知识，可以为企业的信息化建设提供强有力的支持，帮助企业从海量数据中提炼出有价值的信息，进而转化为知识和洞察力，为企业的决策提供支持。