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数据仓库建模与ETL的实践技巧.ppt
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什么是BI(Business Intelligence) (一)、什么是BI的定义? (二)、BI的诞生? (三)、基本技术 (四)、数据处理 (五)、数据展现 (六)、常用的BI 厂商和产品
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BI,数据仓库(DW)建模与ETL的实践技巧
作者:MALONE
日期:2009-02-20
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一、什么是BI(Business Intelligence)
(一)、什么是BI的定义?
(二)、BI的诞生?
(三)、基本技术
(四)、数据处理
(五)、数据展现
(六)、常用的BI 厂商和产品
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二、数据仓库的架构
(一)、什么是数据仓库?
(二)、数据仓库和OLTP数据库的区别?
(三)、数据仓库的架构模型有哪些?
三、构建企业级数据仓库五步法
(一)、确定主题
(二)、确定量度
(三)、确定事实数据粒度
(四)、确定维度
1. 如何理解维度?及维度的层次和级别?
2. 什么是缓慢变化维度?
3. 缓慢变化维度 几种基本情况? 几种情况的利弊?
(五)、创建事实表
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四、什么是ETL(ETL中的关键技术)
(一)、数据抽取
(1)全量抽取
(2)增量抽取
增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法:
a.触发器 b.时间戳
c.全表比对 d.日志对比
(二)、数据转换和加工
(1)ETL引擎中的数据转换和加工
(2)在数据库中进行数据加工
(三)、数据装载
(1)直接SQL语句进行insert、update、delete操作
(2)采用批量装载方法,如bcp、bulk、关系数据库
特有的批量装载工具或api
(四)、主流ETL工具介绍
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一、什么是BI(Business Intelligence)
(一)、什么是BI的定义?
(二)、BI的诞生?
(三)、基本技术
(四)、数据处理
(五)、数据展现
(六)、常用的BI 厂商和产品
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