数据仓库设计 (2).ppt

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1、第1章数据仓库与数据挖掘概述随着信息技术的不断推广和应用,许多企业都已经在使用管理信息系统处理管理事务和日常业务。这些管理信息系统为企业积累了大量的信息。企业管理者开始考虑如何利用这些信息海洋对企业的管理决策提供支持。因此,产生了与传统数据库有很大差异的数据环境要求和从这些海洋数据中获取特殊知识的工具需要。本章目标:(1)了解数据仓库的发展与展望。(2)理解数据仓库的体系结构和参照结构。(3)初步了解数据挖掘技术、数据挖掘技术与工具。(4)掌握数据挖掘的应用。数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库的发展与展望1.2数据仓库的体系结构1.3数据仓库的参照结构1.4数据挖掘技

2、术概述1.5数据挖掘技术与工具1.6数据挖掘的应用练习1.1数据仓库的发展与展望1.1.1从传统数据库到数据仓库随着市场竞争的加剧,信息系统的用户已经不满足于仅仅用计算机去处理每天所发生的事务数据,而是需要信息——能够支持决策的信息,去帮助管理决策。这就需要一种能够将日常业务处理中所收集到的各种数据转变为具有商业价值信息的技术,传统数据库系统无法承担这一责任。因为传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称。这些不相称性主要表现在决策处理中的系统响应问题、决策数据需求的问题和决策数据操作的问题。1.1数据仓库的发展与展望1.决策处理的系统响应问题2.决策数据需求的问

3、题3.决策数据操作的问题4.数据仓库与传统数据库的对比1.1数据仓库的发展与展望对比内容数据库数据仓库数据内容当前值历史的、存档的、归纳的、计算的数据数据目标面向业务操作程序、重复处理面向主题域、管理决策分析应用数据特性动态变化、按字段更新静态、不能直接更新、只定时添加数据结构高度结构化、复杂、适合操作计算简单、适合分析使用频率高中到低数据访问量每个事务只访问少量记录有的事务可能要访问大量记录对响应时间的要求以秒为单位计量以秒、分钟、甚至小时为计量单位定义:“一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性数据的集合,用于支持管理层的决策过程”。特性:面向主题性数据集成性

4、数据的时变性数据的非易失性数据的集合性支持决策作用。1.1.2数据仓库的定义与基本特性1.1.3数据仓库的未来发展基于关系对象数据库的数据仓库网络的影响操作型数据仓库要求Web中的代理技术1.2数据仓库的体系结构1.2.1数据仓库的概念结构从数据仓库的概念结构看,应该包含:数据源、数据准备区、数据仓库数据库、数据集市/知识挖掘库以及各种管理工具和应用工具。数据源业务系统外部数据源数据准备区数据仓库数据库应用工具管理工具数据集市/知识挖掘库应用工具数据集市/知识挖掘库图1.1数据仓库的概念结构1.2.2虚拟数据仓库结构虚拟数据仓库利用描述了业务系统中数据位置和抽取数据算法

5、的元数据直接从业务系统中抽取查询的数据进行概括、聚合操作后,将最终结果提供给用户用户图1.2虚拟数据仓库结构数据仓库查询管理服务器业务系统数据库1.2.3数据集市结构数据集市结构或称为主题结构的数据仓库是按照主题进行构思所形成的数据仓库,没有一个独立的数据仓库。系统的数据不存储在同一数据仓库中,每个主题有自己的物理存储区。数据仓库查询管理服务器业务系统数据库主题1主题21.2.4单一数据仓库结构将所有的主题都集中到一个大型数据库中的体系结构。数据源中数据被按照同一标准抽取到独立的数据仓库中,用户在使用时再根据主题将数据仓库中的数据发布到数据集市中。数据仓库查询管理服务器

6、业务系统数据库数据仓库数据集市1数据集市21.2.5分布式数据仓库结构在企业各个分公司具有相当大的独立性时,企业总部设置一个全局数据仓库,各个分公司设置各自的局部数据仓库。局部数据仓库主要存储各自的未经转换的细节数据,全局数据仓库中主要存储经过转换的综合数据站点A站点B站点C站点D全局数据仓库局部数据仓库局部数据仓库局部数据仓库局部数据仓库总部1.3数据仓库的参照结构数据仓库的基本功能包含:数据抽取,数据筛选、清理,清理后的数据加载,设立数据集市,完成数据仓库的查询、决策分析和知识的挖掘等操作。数据仓库的管理层分成数据管理与元数据管理两部分,主要负责对数据仓库中的数据抽

7、取、清理、加载、更新与刷新等操作进行管理。数据仓库环境支持层包含数据传输和数据仓库基础两部分。数据仓库基本功能层数据仓库管理层数据仓库环境支持层1.3.1数据仓库基本功能层数据源数据准备区数据仓库结构数据集市/知识挖掘库存取与使用数据来源主要包含:业务数据、历史数据、办公数据、Web数据、外部数据以及数据源元数据数据准备区的功能结构部分由数据标准化处理、数据的过滤与匹配、数据的净化处理、标明数据的时间戳、确认数据质量与元数据抽取和创建等操作组成 数据仓库的功能结构部分由数据重整和数据仓库创建以及元数据管理组成 数据集市/知识挖掘库的功能结

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