BI导论——数据仓库概论

1??????????书名《Building the Data WareHouse》作者：比尔.恩门

2??????????目的：将积累的数据变成信息，以建立决策支持系统（DSS）

3??????????原有的DSS是分裂的，按需抽取的，导致重复与低效

4??????????原始数据与DSS数据对比与差异

4.1?????????原始数据

4.1.1????面向应用，来自应用系统

4.1.2????详细的

4.1.3????为日常工作服务

4.2?????????DSS数据

4.2.1????面向主题，什么是主题？

4.2.2????综合的、提炼的

4.2.3????为管理者服务

5??????????什么是主题？主题是指决策分析时所重点关注的方面，如对于一个购物中心的DSS系统来说，可以分为车流、客流、销售、会员、财务等主题

?

?

6??????????数据粒度：是指数据仓库中保存的数据的综合程度的级别（详细程度）

7??????????数据分割：将数据分割成小的单元进行存储，如按时间、地区、部门等标准进行分割

8??????????由于DSS分析员无法定义自己的需求，所以需求驱动的方式并不适用，而不预测需求也不行，设计数据仓库通常介于两者之间，即去了解需求又去想象或者创造需求

9??????????数据模型

9.1?????????概要模型：描述实体关系

9.2?????????逻辑模型：描述字段与依赖

9.3?????????物理模型：就是实际实施后的数据库，主要定义性能与存储方式

10??????数据仓库的灵魂在于灵活性和对数据的不可预测的访问的满足上

?

?

11??????多维数据模型基于数据仓库而开发是适合的，如果多维数据模型基于生产系统进行开发，将导致大量重复的ETL工作

12??????元数据：定义数据的数据，如表的字段定义

13??????EIS：高级管理人员信息系统

13.1??????为高级管理人员进行决策辅助而设计

13.2??????趋势分析与发现

13.3??????关键指标度量与跟踪

13.4??????探索分析（切片、切块等）

13.5??????异常监控

13.6??????竞争分析

14??????数据仓库的建立

14.1??????根据实际情况定义主题

14.2??????建立数据模型，该模型描述了企业的信息需求

14.3??????分析生产系统（业务系统）的有用数据

14.4??????进行ETL开发，将生产系统数据导入数据仓库

15??????需求的收集

15.1??????与相关业务部门会谈

15.2??????报表收集

15.3??????战略性规划的了解

15.4??????现有系统与业务流程的理解

?

?

16??????数据仓库与数据集市

16.1??????数据集市来源于数据仓库

16.2??????数据集市是部门级的，数据仓库是企业级的

16.3??????多维数据模型是数据集市的一种形式

17??????构建数据仓库步骤

17.1??????确定主题，收集分析要展现的主题，如要分析某年某月某门店的销售情况，这里就可能隐藏着销售主题

17.2??????确定度量，根据主题确定度量，如上面的销售主题，销售额就是度量，还有销售数量等等

17.3??????确定事实数据粒度，在能确定粒度级别时使用粒度级别，否则尽可能使用较小的粒度级别

17.4??????确定维度，从收集的主题中分析维度，如上面的年、月、门店就是一个个的维度

17.4.1 维度的层次结构与级别

17.4.1.1层次结构用来归类维度下的属性，比如时间维度归类为“年-月”、“年-月-日”，“年-周”层次结构

17.4.1.2级别反映的是层次结构下的维度数据的层次顺序，比如“年-月-日”层次结构，第一层为年，第二层为月、第三层为日

17.4.2 渐变维度，随着时间可能发生变化的维度，如住址，手机号等

17.4.3 维度类型

17.4.3.1普通维度（星型模型），与事实直接关联

17.4.3.2引用维度（雪花模型），与事实不直接关联

17.4.3.3父子维度，自引用表

17.4.3.4多对多维度，一个属性值对应多个事实，一个事实对应多个属性值

17.5??????创建事实表

?

?

18??????传统BI与大数据

18.1??????传统BI通过ETL汇总生产系统的数据到数据仓库，再基于数据仓库建立数据集市，然后进行数据集市的开发应用

18.2??????大数据，如hadoop等，通过新的数据技术，通过计算机集群存储原始数据，可横向扩展，可进行实时分析

18.3??????大数据的优势是强大的储存和计算功能，它解决了超大数据的储存和分析时效问题，可以说大数据是BI的重要补充，因为BI的优势是数据分析与基于算法的数据挖掘

（编辑：新余站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!