数据仓库的建立与开发.pptx

数据仓库是一种专为数据分析和决策支持而构建的数据库系统，它的建立与开发是现代企业管理和决策的重要组成部分。本文将深入探讨数据仓库的概念、特性和应用，以及其在信息技术领域的核心要素。 为什么需要建立数据仓库？事务处理环境在面对决策支持系统（DSS）的应用时，往往存在性能特性的不匹配。操作型处理注重快速的单次操作，而分析处理则需要长时间运行，消耗大量系统资源。此外，数据的集成、动态集成、历史数据以及综合问题也是挑战。为了解决这些问题，数据仓库通过抽取程序从事务处理环境中隔离数据，避免两者之间的冲突，同时确保数据的可信性和一致性。 数据仓库的概念是面向主题的、集成的、非易失的和随时间变化的数据集合。面向主题意味着它专注于特定的业务领域，如客户、产品或交易。集成性体现在数据从多个源头抽取、净化、转换并加载到仓库中。非易失性是指数据仓库数据不直接更新，而是定期加载。随时间的变化性体现在长期保存历史数据并提供时间序列分析。 数据仓库的结构通常分为多个层次，如数据操作层、数据仓库层、数据部门层和数据个体层，分别服务于不同的需求。数据仓库设计的关键概念包括ETL（抽取、转换、加载）、元数据（关于数据的数据）、粒度（数据细化程度）、分割（数据物理单元划分）、数据集市（小型部门级仓库）、操作数据存储（ODS）以及数据模型等。其中，ETL是数据仓库构建的核心流程，元数据用于记录数据的来源、结构和转换规则，粒度决定数据的详细程度，数据集市提供部门级的快速访问，ODS则是介于操作型系统和数据仓库之间的一种混合形式。 数据仓库的设计过程中，需要考虑如何从企业数据模型转换为数据仓库模型，这通常涉及去除操作型环境不需要的数据，增加时间元素，添加导出数据，以及应用数据模型的规范化和反规范化策略来优化性能。此外，数据仓库体系架构还包括数据采集与整合、元数据管理、系统性能监控以及数据展现和决策支持等环节。 在实际应用中，数据仓库可以用于各种分析任务，如生产财务结算、外部航线分析和总量分析等，帮助企业进行精细化管理，提高决策效率。然而，数据仓库的构建和维护需要克服蜘蛛网问题（数据不可信性）、生产率低下以及将数据转化为信息的挑战，这需要精细的设计、有效的工具和强大的技术支持。 数据仓库是现代企业应对大数据挑战，提升业务洞察力的重要工具。从概念理解到实际应用，数据仓库的建立与开发是一项复杂而关键的任务，需要深入的技术知识和对业务需求的深刻理解。