《02 数据仓库 第二章 数据仓库组成部分》由会员分享，可在线阅读，更多相关《02 数据仓库 第二章 数据仓库组成部分（20页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、Chapter Two 数据仓库组成部分p本章学习目标n数据仓库的定义n区分数据仓库和数据集市n学习数据仓库的每一个组成部分n介绍元数据的概念和它的重要性p提纲 2.1 定义的特点 2.2 数据仓库和数据集市 2.3 数据仓库的组成部分 2.4 元数据MetaDatap数据仓库的创始者 Bill Inmon :“A Data Warehouse is a subject oriented, integrated, nonvolatile, and time variant collection of data in support of managements decisions.”“数据仓库
2、是为支持管理决策建立的，面向主题的，综合的 ，稳定的，随时间变化的数据集合”p数据仓库的开拓者Sean Kelly,认为数据仓库中的数据是：n彼此分离n可利用的n综合的n包含时间标记的n面向主题的n非易失性的n能访问的2.1 定义的特点p“面向主题”的数据n在操作型系统中，各行业的数据集合都是围绕单独的 应用程序进行组织的n在数据仓库中p数据是按主题而不是按照应用程序存储的。p数据是跨应用程序的订单处理客户贷款顾客帐单可接收帐款索赔处理储蓄帐目销售产品客户帐户索赔政策操作型应用程序数据仓库主题储蓄帐户支票帐户贷款帐户主题帐户来自应用程序的数据数据仓库主题p“综合”的数据n数据仓库中的数据来自不
3、同的数据库、文件、数据段。（内部 或者外部，不同的平台）n数据进入数据仓库前，需要进行的标准化工作：p命名规则 p编码p数据特性p度量单位p数据的“时间特性”n数据仓库中的每一个数据结构都包含了时间要素。n数据仓库中的数据是和时间变化相关的数据p可以对过去进行分析p与当前的信息相关p可以对未来进行预测p数据的非易变性n操作型系统的数据实时地进行更新，每次交易发生都 要更新；数据仓库中的数据非实时性更新n数据仓库中的数据用来进行查询和分析的p不能在数据仓库中实时地删除数据p不能在数据仓库中修改数据决策支持系统操作型系统OLTP数据库数据仓库读取 增加 修改 删除读取Data Granularit
4、yp数据粒度：数据的细节程度n在操作型系统中，数据粒度一 般都很细。一般不保存加和的 数据。n在数据仓库中，保存加和这一 个数据项。一般来说，按不同 层次组织数据，用户是从高层 次向低层次的细节过渡。n根据需求的不同，需要不同层 次的数据细节。每日数据 帐户 交易日期 数额 存款 取款月汇总汇总 帐户 月份 交易数 取款 存款 期初结余 期末结余季度汇总汇总 帐户 月份 交易数 取款 存款 期初结余 期末结余银行数据仓库的三个层次数据粒度2.2 数据仓库和数据集市p数据仓库和数据集市是一个混淆不清的概念。是学术界 争论的话题pBill Inmon（1998）：“今年IT经理面对的最重要的问 题
5、就是到底先建数据仓库还是先建立数据集市”，今天依 然如此。p在建立数据仓库前，我们需要考虑下列这些问题：n采取自上而下还是自下而上的方法n企业范围还是部门范围n先建立数据仓库还是数据集市n数据集市是否相互独立数据仓库 vs. 数据集市(Data Mart)数据仓库数据集市完整的，从企业整体考虑的部门的所有数据集市的集合一个单独的商业处理过程从阶段区域得到的数据星型结构通过展示的方式进行查询适合数据连接和分析技术基于公司数据视角的结构基于适合部门数据视角的结构通过实体关系模式进行组织p自上而下的方法n优点p可以从整个企业的角度看待数据p有机的结合，不是彼此分离的数据集市组成p数据内容唯一、集中存
6、储p集中控制和集中的规则p对反复的查询能够做出快速的反映n缺点p需要花费较多的时间建造p失败风险很大p需要高水平的总和技能p费用很高p自下而上的方法n优点p实施快速而方便p良好的投资回报p失败的风险较小p可以先建立重要的数据集市p项目团队可以从中学习和成长n缺点p每个数据集市对数据的视角都较窄p每个数据集市都有多余的数据p总有矛盾和不一致的数据p增加无法管理的接口p折中的思想，主要推崇者为著名的数据库专家 Ralph Kimball，主要步骤如下：n从整个企业的角度来计划和定义需求n为完整的仓库创造一个体系结构n使数据内容一致而且标准化n将数据仓库作为一组超级数据集市来实施，每次一个2.3 数
7、据仓库的组成部分p数据仓库：各个功能块或组件2.3.1 源数据部分n主要类别p生产数据：多个系统多种数据的标准化、转换、整合p内部数据：表格、文档p存档数据：旧的历史的数据p外部数据：社会的企业，社会的人2.3.2 数据准备部分pETL（ETCL）n数据抽取(Extract):多源、异构数据的抽取n数据转换(Transform): 清洗、标准化等过程 n数据装载(Load)p这个过程需要很多的时间p最初的装载工作需要载入大量的数据p更新周期的决定（年、季、月、日）2.3.3数据存储部分n数据仓库的数据存储器是一个独立的部分p与操作型的数据库分开存储n大多数数据仓库都采用关系数据库管理系统2.3
8、.4 信息传递部分p多种信息传递方式n特别的报表n复杂的查询n多维分析n统计分析n主管信息系统的需求n数据挖掘2.4 元数据MetaDatan描述数据的数据n数据仓库内容的一本字典n元数据是数据仓库数据本身信息的数据n元数据的类型p操作型元数据 包含了所有操作型数据源的信息p抽取和转换元数据 包含了源数据系统的数据抽取信息（抽取方法、抽取商业规则）p最终用户元数据 允许最终用户使用自己的商业术语和自己一般认可的方式来找寻信息n元数据对于数据仓库极其重要小结p数据仓库定义的特点是：面向主题的、完整的、 包含时间变量的、非易变的p我们可以自上而下建立数据仓库或者自下而上建 立数据集市，但各有优缺点p数据仓库的组成部分包括：源数据、ETL、数据 存储、信息传递、元数据和管理控制p元数据非常重要，它负责连接数据仓库的所有部 分并为最终用户提供向导。
