数据仓库体系培训课件.pptx

数据仓库是企业管理和决策的重要工具，它以结构化数据为基础，为分析和挖掘提供支持。在数据仓库体系中，有多种架构模式，如星型、集中型和混合型，每种都有其特定的优势和适用场景。 星型架构是数据仓库中最常见的设计之一，它的核心是事实表，周围环绕着多个维度表，这种设计简化了查询，提高了性能。例如，银行可能使用星型架构来构建信用卡集市、信贷集市和风险管理集市，每个集市都针对特定业务需求进行优化。 集中型架构强调数据的一致性和完整性，所有的数据都会经过一个中央数据仓库，再分配到各个应用。这种模式下，ETL（提取、转换、加载）工具负责从源头抽取数据，经过处理后存储在数据库（如Teradata、DB2或Oracle）中，前端分析工具如BIEE、Cognos、BO或Microstrategy则用于数据展现。 混合型架构结合了星型和集中型的特点，既包含中心化的数据仓库，也有分布式的数据集市。这样既可以满足大规模数据分析的需求，又能支持特定业务领域的快速响应。 数据仓库的规划涉及多个层面，包括数据体系、技术体系、应用体系、运维体系和管控体系。数据体系涉及数据架构，如ODS（操作数据存储）、基础层、汇总层和集市层，每一层都有其特定功能，如ODS主要用于快速接入源系统数据，基础层进行主题整合，而集市层则根据具体应用进行定制。技术体系关注数据交换、监控、调度、发布和管控的一致性。应用体系则包括应用主题、模式和方案的规划。运维体系涉及数据存储、质量、元数据和安全性。管控体系涵盖了组织架构、管控流程和内容，确保数据仓库的正常运行。 在数据仓库的各个层次中，ODS和EDW（企业数据仓库）有着显著的区别。ODS强调与源系统的实时同步，保存当前最新数据，适合审计和风险管理等需要原始数据的场景。而EDW则进行数据整合和转换，存储历史数据，适用于需要长期分析和战略决策的场景。 数据仓库体系的构建是一个复杂的过程，需要考虑到业务需求、数据来源、技术选型和管理策略等多个因素。通过合理的规划和设计，数据仓库能为企业提供强大的决策支持和洞察力。