数据仓库培训文档1

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1、1．数据仓库技术综述随着全球性竞争的加剧，越来越多的企业认识到正确及时的决策是企业生存和发展的关键所在。因此，充分利用现代信息科技技术，自动快速获取有用的决策信息，为企业提供快速、准确的决策支持，已成为大多数成功企业的共识。数据仓库的出现正是满足了这种需求，从而给企业带来更好的发展动力。建设数据仓库的目的：1、市场的激烈竞争和管理过程的复杂性，决定了一个企业为了生存与发展，就需要对客户关系、市场营销、产品工程、投资分析等方面的历史数据进行提取与分析，从中找到对企业进一步发展有价值的潜在信息。2、数据仓库能够把

2、企业的内部数据和外部数据进行有效的集成，为企业的各层决策提供数据依据。3、企业现有的系统不能提供更多的决策信息（尽管企业已经有了大量的数据积累）。4、通过构造一种体系化的数据存贮环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分离出来，使分散的、不一致的操作数据转换成集成的、统一的信息。5、可以为市场营销和客户分析提供基本的信息源和辅助工具。6、可以实现对产品、部门、机构的利润与成本分析。7、可以规范管理流程、优化业务处理、提高资本利用率。1．1数据仓库概念和体系结构1．1．1从数据库到数据仓库的演变市场需求

3、是技术发展的源动力。在数据库应用的早期，计算机系统所处理的是从无到有的问题，是传统手工业务自动化的问题。例如银行的储蓄系统、电信的计费系统，它们都属于典型的联机事务处理系统。一个企业可以简单地通过拥有联机事务处理的计算机系统而获得强大的市场竞争力。其次，当时单位容量的联机存储介质比现在昂贵得多，相对于市场竞争的压力，将大量的历史业务数据长时间联机保存去用于分析显然是过于奢侈了。因此，联机事务处理系统只涉及当前数据，系统积累下的历史业务数据往往被转储到脱机的环境中。此外，在计算机系统应用的早期，还没有积累大量的

4、历史数据可供统计与分析。从而，联机事务处理成为整个80年代直到90年代初数据库应用的主流。然而，应用在不断地进步，当联机事务处理系统应用到一定阶段的时候，企业便发现单靠拥有联机事务处理系统已经不足以获得市场竞争的优势；他们需要对其自身业务的运作以及整个市场相关行业的态势进行分析，从而做出有利的决策。这些决策需要对大量的业务数据包括历史业务数据进行分析才能得到，而这种基于业务数据的决策分析，我们把它称之为联机分析处理。如果说传统联机事务处理强调的是更新数据库——向数据库中添加信息，那么联机分析处理就是要从数据库

5、中获取信息、利用信息。因此，著名的数据仓库专家RalphKimball写道：“我们花了20多年的时间将数据放入数据库，如今是该将它们拿出来的时候了。”事实上，将大量的业务数据应用于分析和统计原本是一个非常简单和自然的想法。但在实际的操作中，人们却发现要获得有用的信息并非想象的那么容易：第一，所有联机事务处理强调的是数据更新处理性能和系统的可靠性，并不关心数据查询的方便与快捷；联机分析和事务处理对系统的要求不同，同一个数据库在理论上难以做到两全；第二，业务数据往往被存放于分散的异构环境中，不易统一查询访问，而且

6、还有大量的历史数据处于脱机状态，形同虚设；第三，业务数据的模式是针对事务处理系统而设计的，数据的格式和描述方式并不适合非计算机专业人员进行业务上的分析和统计。于是，有人感叹：20年前查询不到数据是因为数据太少了，而今天查询不到数据是因为数据太多了。针对这一问题，人们专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它的数据可以从联机的事务处理系统、异构的外部数据源、脱机的历史业务数据中得到；它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务，通过它可满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。如

7、果需要给数据仓库一个定义的话，那么可以把它看作一个作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库所要研究和解决的问题就是从数据库中获取信息。从本质上来看，数据仓库的兴起实际上是数据管理的一种回归，是螺旋式的上升。今天的数据库就好比当年的层次数据库和网型数据库，它们面向事务处理；今天的数据仓库就好比是当年的关系数据库，它针对联机分析。所不同的是，今天的数据仓库不必再为联机事务处理的特性而奔忙，由于技术的专业化，它可更专心于联机分析领域的发展和探索。1．1．2数据仓库的概念数据仓库概念始于本世纪8

8、0年代中期，首次出现是在号称“数据仓库之父”WilliamH.Inmon的《建立数据仓库》一书中。目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，W.H.Inmon在其著作《BuildingtheDataWarehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历