Oracle数据仓库设计与使用PPT学习教案.pptx

Oracle 数据仓库设计与使用是企业决策支持系统的关键组成部分，它涉及到从不同的数据源整合大量信息，以便进行深度分析和知识提取。数据仓库并非一个独立的产品，而是一个涵盖多个步骤和组件的过程。 传统的数据仓库解决方案通常由多种软件构成，如OLAP（在线分析处理）、数据挖掘和关系数据库管理系统（RDBMS），它们往往是非集成的，导致平台和技术的不一致，接口复杂，实施周期长。Oracle提供的数据仓库解决方案则旨在解决这些问题，通过一个集中的框架来简化整个流程。 Oracle 数据仓库总体解决方案框架包括数据转换、中央数据仓库和信息展现。数据从源系统经过抽取、转化和加载（ETL）过程，确保一致性，然后存储在中央数据仓库中。这个仓库由三层结构组成： 1. 数据获取层：负责从ERP、Web站点、遗留系统等不同源获取数据，进行预处理和格式转换，然后装载到仓库中。 2. 数据管理层：集中存储来自各个源的详细数据和汇总数据，一般采用关系型数据库和多维数据库来存储。 3. 数据使用层：提供报表、随即查询、多维分析和数据挖掘工具，以满足不同用户的需求，帮助他们快速访问和分析数据。 在数据获取层，Oracle强调ETL的重要性，确保数据源与数据仓库之间的有效连接，同时处理可能出现的错误。数据管理层中，关系型数据库用于存储详细数据，多维数据库则优化了分析性能。数据使用层提供了丰富的数据分析工具，如标准报表、即席查询、动态分析报表、预测、假设分析和数据挖掘，以适应不同用户的分析需求。 Oracle还提供了多种工具来支持这个过程，如Oracle Warehouse Builder (OWB) 用于ETL，Oracle Discoverer用于报表生成，Oracle Data Miner进行数据挖掘，BI Beans和Portal用于构建用户界面，而Oracle Application Server和Oracle Developer Suite则提供了应用程序支持。 Oracle的数据仓库解决方案不仅简化了数据处理流程，还提高了数据的可用性和分析效率，使得企业能够快速响应市场变化，支持决策制定，提升核心竞争力。通过这一全面的解决方案，企业能够从杂乱无章的数据中提炼出有价值的信息，转化为战略指导，推动业务发展。