数据抽取与主题开发基础流程

1数据中心逻辑架构设计1.1数据中心逻辑架构数据抽取、清洗、整合机制数据层企业数据仓库（面向企业级在线分析、决策支持）操作型数据库（面向业务系统、OLTP ）源数据层电量采集系统负荷控制管理系统SCADA 系统数据抽取接口设备对照、数据同步生产、管理MIS关系型数据数据集市1实时/历史数据数据关联数据集市2数据集市n简单数据访问业务数据逻辑数据安全机制数据应用层报表数据挖掘、查询OLAP统计分析各类业务系统、OLTP 实时控制系统数据访问机制基于主题进行归纳、抽取、清洗、转换数据仓库元数据模型数据粒度与聚集模型1.1.1源数据层指服务于企业各业务系统的基层单元数据，这些数据支持了企业各类业务的应用，但存在数据分散、局部性强、不利于企业级的数据分析、应用；建设数据中心的目标之一便是将这些分布于各业务系统的数据进行抽取、整合，形成统一的企业数据平台；从某种意义上，这些数据可分为两种类型：各类事物的静态属性数据，譬如设备、用户、知识等数据；事物的状态的动态变化数据，譬如，电量、电压的实时测量数据；第一类数据的特点是在局部区域内是保持相对稳定的，人们更多关心的是这些数据的关联；第二类数据具有很强的“时间本性”，它们或明确或潜在的都具有“时间标签”的属性，人们更多关注的是它们在某一时刻的值。

1.1.2数据层或者说是企业数据平台、数据中心，通过对企业数据的整体规划、抽取、加工、整合，将存在于各独立系统的数据组织为一个有机的整体，使纷杂无序的数据成为企业有用信息，同时，使基于企业级的数据深层挖掘、分析成为可能；数据层负责对企业数据进行收集、加工、标准化并将之进行科学的存贮，同时，需要为上层应用提供安全、高效、方便的访问接口；如上所述，我们可以将现实世界的数据抽象为两类，基于这两类数据特征，分别采用关系型数据库譬如Oracle和实时数据库譬如eDNA进行管理，两类数据以数据的逻辑关系进行关联；为便于数据的挖掘、分析，在面向业务系统的操作型数据库上建立一组基于业务主题的数据仓库、集市，可以提高数据分析的性能；进一步讲，操作型数据面向具体业务系统、联机事务处理（OLTP）等应用，而数据仓库（Data Warehouse）、数据集市（DataMarts）为企业决策支持、联机分析处理（OLAP）等深层数据挖掘提供基础。

文本信息处理基本概念文本信息处理基本概念随着信息时代的到来，文本信息处理成为了我们日常工作和学习中不可或缺的一部分。

文本信息处理涉及到对文本数据的获取、存储、分析、挖掘和应用等方面。

在本文中，我们将介绍文本信息处理的基本概念，包括文本数据的特点、文本处理的流程和常用的文本处理技术。

一、文本数据的特点文本数据是指以自然语言形式表述的信息，具有以下特点：1.非结构化：文本数据不像结构化数据那样有明确的表格和字段，而是以自由文本的形式存在。

这使得对文本数据的处理更加复杂和困难。

2.多样性：文本数据来源广泛，包括新闻、论文、社交媒体、电子邮件等。

不同领域和不同作者的文本数据会有不同的特点和风格。

3.主观性：文本数据通常包含作者的主观意见和情感倾向。

因此，对于文本数据的处理需要考虑到作者的个人喜好和情绪。

4.时效性：大部分文本数据都是实时产生的，比如社交媒体和新闻报道。

因此，对于文本数据的处理需要及时性和实时性。

二、文本处理的流程文本处理的流程通常包括数据收集、数据清洗、特征提取和应用等步骤。

1.数据收集：数据收集是指获取文本数据的过程。

常见的数据收集方法包括网络爬虫、API接口、数据库查询等。

在数据收集过程中，需要考虑数据的来源、数据的质量和数据的规模等因素。

2.数据清洗：数据清洗是指对获取到的文本数据进行预处理和过滤，以便后续的分析和挖掘。

常见的数据清洗操作包括去除重复数据、去除噪声数据、纠正拼写错误等。

数据清洗的目的是提高数据质量，减少后续分析的误差。

3.特征提取：特征提取是指从文本数据中提取出有用的特征信息。

特征可以包括词频、主题、情感倾向等。

常见的特征提取方法包括词袋模型、主题模型、情感分析等。

特征提取是后续文本分析和挖掘的基础。

4.应用：应用是指利用提取出的特征信息进行具体任务的实现。

常见的文本应用包括文本分类、文本聚类、情感分析、舆情监控等。

应用可以帮助我们更好地理解文本数据并从中获取有用的信息。

一、BI的定义BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。

简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。

用图解的方式可以理解为下图：图（1）这样不难看出，传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analyse的过程。

如何实现Business Intelligence analyse的过程，从技术角度来说，是一个复杂的技术集合，它包含ETL、DW、OLAP、DM等多环节，基本过程可用下图描述。

图（2）上图流程，简单的说就是把交易系统已经发生过的数据，通过ETL工具抽取到主题明确的数据仓库中，OLAP后生成Cube或报表，透过Portal 展现给用户，用户利用这些经过分类（Classification）、聚集（Clustering）、描述和可视化（Description and Visualization）的数据，支持业务决策。

说明：BI不能产生决策，而是利用BI过程处理后的数据来支持决策。

哪么BI 所谓的智能到底是什么呢？（理清这个概念，有助于对BI的应用。

）BI最终展现给用户的信息就是报表或图视，但它不同于传统的静态报表或图视，它颠覆了传统报表或图视的提供与阅读的方式，产生的数据集合就象玩具“魔方”一样，可以任意快速的旋转组合报表或图视，有力的保障了用户分析数据时操作的简单性、报表或图视直观性及思维的连惯性。

我想这是大家热衷于BI的根本原因。

二、BI的诞生随着IT技术的进步，传统的业务交易系统有了长足的发展，已经实现了业务信息化，每一笔业务数据都记录在数据库中，星转斗移，累积了以TB为计量单位的业务数据记录。

也许你会问：这么多数据，占用了很多存储设备，耗费存储成本，却又不经常访问，留着它有什么用处？可以给你肯定的回答,留着这些历史数据意义巨大，挖掘业务的规律、支持决策。

ETL 学习之一收藏ETL有时候显得很神秘，其实大部分项目都有用到，只要有报表展示，就是一个ETL过程。

首先，我们来了解最基本的定义：嗯，也有人将ETL简单称为数据抽取。

至少在未学习之前，领导告诉我的是，你需要做一个数据抽取的工具。

其实呢，抽取是ETL中的关键环节，顾名思义，也就将数据从不同的数据源中抓取(复制)出来。

太简单了！上面的解释无首无尾，有点象能让你吃饱的第七个烧饼，仔细一想，抽取是不可能单独存在，我们需要将与之关联的一些其它环节拿出来。

于是，得到ETL的定义：将数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。

好的，既然到了这一个层次，我们完全会进一步展开联想，引出上面这个抽象事件的前因后果，抽取的源在哪里？装载的目的又是什么呢？抽取源：大多数情况下，可以认为是关系数据库，专业一点，就是事务处理系统(OLTP)。

当然，广义一点，可能会是其它数据库或者是文件系统。

目的地：OK，我们希望是数据仓库。

数据仓库是啥？在学习之前，它对我来说是个抽象的怪物，看过一些简单的资料之后，才了解这个怪物一点都不怪。

堆积用来分析的数据的仓库。

是了，是用来分析的，于是，它区别于OLTP中的数据存储。

然后，我们来看看为什么要ETL？在我看来，有两个原因。

一：性能将需要分析的数据从OLTP中抽离出来，使分析和事务处理不冲突。

咦？这不是数据仓库的效果吗？是了，数据仓库，大多数情况下，也就是通过ETL工具来生成地。

二：控制用户可以完全控制从OLTP中抽离出来的数据，拥有了数据，也就拥有了一切。

嗯，OLAP分析，数据挖掘等等等……。

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：/laszloyu/archive/2009/04/13/4068111.aspxETL学习之二收藏ETL为数据仓库服务，数据仓库用于数据分析，数据分析属于BI系统的要干的事儿。

一般中/小型ERP系统都会有不成熟的BI系统，为啥叫做不成熟？因为它们或者有报表分析功能，但不具有OLAP(在线分析)，或者有OLAP，但却没有数据挖掘和深度分析。

大数据数据抽取流程Data extraction is a critical process in big data analysis. 大数据分析中的数据抽取是一个非常关键的步骤。

It involves retrieving data from various sources such as databases, data warehouses, and other storage systems. 它涉及从各种来源，如数据库、数据仓库和其他存储系统中检索数据。

Data extraction is essential for businesses and organizations to gain insights and make informed decisions based on the data. 数据抽取对于企业和组织来说非常重要，可以帮助他们获得洞察并基于数据做出明智的决策。

There are several steps involved in the data extraction process, including identifying data sources, designing extraction methods, and transforming the data for analysis. 数据抽取过程涉及几个步骤，包括识别数据来源、设计抽取方法以及转换数据以进行分析。

In this article, we will explore the data extraction process in big data analysis and its significance.The first step in the data extraction process is to identify the data sources. 数据抽取过程中的第一步是识别数据来源。

元数据管理规范首先对数据资源进行全面梳理，规划构建最优化的、具有差别化的、面向应用主题的、贵阳高新区数据资源中心，进而支持实现相应分析目标的数据挖掘、多维数据分析等，主要包含以下五大方面数据资源：（1）整合以高新区企业为维度的统计口径的数据，主要以一套表系统数据和火炬系统数据为主，建立高新区企业（被纳入统计的）全景视图；（2）整合部分其它国家级高新区的相关数据以及火炬计划年鉴的数据，建立国家级高新区数据资源库，用于横向比较等分析研究；（3）整合必要的外部宏观经济数据和区域经济等数据，形成高新区经济分析补充数据资源库，用于相关的分析应用;（4）整合省市部分相关部门的企业数据源，如：省（市）统计局、省（市）经信委、省（市）发改委、省科技厅、商务厅和市科技局及中关村贵阳科技园等处可以协商采集的相关数据，用于综合分析园区的经济发展态势；（5）基于精准招商需求，整合相关行业的全量企业数据，并在分析后形成招商对象企业数据库，服务高新区精准招商。

上述数据源将通过相关系统接口开发导入、数据格式转换等方式进行自动、半自动的定期加载，形成动态更新的贵阳高新区“经济气象”数据资源中心。

其次，高质量的数据是数据分析的基础，为此数据的产生、收集、清洗、存储、整合需要一套完整的数据管理体系来支撑。

数据管理体系按照数据类型可以分为元数据管理和数据质量管理。

（1）元数据管理是数据质量管理的基础和先行条件。

元数据可以简单理解为数据的标准。

确立统一的数据统计口径标准，构建全面、丰富的数据指标体系。

形成一系列面向应用的可更新的综合分析专题数据库。

通过元数据管理可以很大程度上从源头杜绝问题数据的产生。

（2）数据质量是数据分析的基础，为此需要结合具体数据质量问题，制定严密的数据质量校核方案。

为了保证数据的可靠性和可用性，在使用数据前必须要对每个准备应用的数据项做数据质量评估，并通过数据质量监控，进行问题数据追溯和问题数据处理。

数量质量校核是针对目前园区数据管理中存在的数据质量问题，例如完整性、一致性、准确性、规范性等问题，整合数据仓库、数据分析、数据挖掘、可视化展现以及工作流等多项信息技术，将结合客户的业务规则,设计并开发数据质量完整性模型、规范性模型、准确性模型、离群值模型、孤立点探测模型等，实现对业务数据的全面、专业、高效的数据质量校核与监控。

《商务数据分析基础》课程标准第一部分课程性质与任务一、课程性质《商务数据分析基础》课程是高等职业院校商务数据分析与应用专业的一门专业基础课程。

对学生商务数据分析与应用职业能力的培养和职业素养的养成起着重要的支撑作用。

通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。

该课程主要是培养学生完整数据分析的理念与运用EXCEL进行分析的能力，为学生学习和掌握《运营数据分析》、《市场数据分析》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。

先导课程是《数据采集与处理》等课程，后续课程是《数据可视化》等课程，建议课程开设在第三学期。

二、课程任务通过企业调研和召开典型工作任务实践专家研讨会，确定了本课程的PGSD能力分析目标，根据PGSD能力分析目标确定了本课程的任务内容。

具体如下:三、课程设计理念及依据该门课程以就业为导向，以能力为本位，以职业技能为主线，以模块项目为主题，以夯实基础、适应岗位为目标，形成科学的模块化课程体系。

突出学生的主体地位，重视能力培养和素质培养，突出教育思想转变。

采用真实案例启发学生对现实问题的思考，引导学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的教学方法。

对学生采用分组讨论、探究式教学方式等调动学生的自主性学习。

将课堂知识与创新创业实践紧密结合起来，培养学生在实践中运用所学知识发现问题和解决实际问题的创新能力和创业能力。

本课程在广泛听取行业企业的实践工作者的意见和建议，并在来自企业的兼职教师的参与下，从实战任务出发，并结合1+X证书制度、思政元素、职业竞赛内容需要整合而成。

以工作任务为主线优化教学设计，创新教学方法，开发工学结合特色教材，调整评价考核方法等，从而构建一个体现职业能力，适应专业发展和人才培养需要的完整的课程教学体系。

数仓设计及开发流程随着企业数据规模的不断增大，数据集中存储和管理的需求变得越来越重要。

数仓作为企业数据仓库的一种，具有集成数据、支持决策分析等优点，在企业中得到广泛应用。

为了确保数仓的高效运作，必须有一个完整的设计及开发流程。

一、需求调研首先需要对企业的业务需求进行分析和调研，确定数仓所需要集成的数据内容和业务需求。

这一步需要与业务部门进行沟通，在了解企业的业务流程和数据来源后，确定数据仓库建设的目标和方向。

二、数据建模在有了业务需求的基础上，需要对数据建模进行设计。

数据建模是数仓设计的核心，包括维度模型和事实模型的建立。

维度模型主要用于描述业务过程中的业务对象，事实模型则主要用于描述业务过程中的事实数据。

在建立数据模型时，需要考虑数据的完整性、准确性和可扩展性。

三、数据抽取在数据建模完成后，需要进行数据抽取，将不同数据源中的数据抽取到数仓中。

在数据抽取时，需要选择合适的数据抽取工具，以保证数据的准确性和完整性。

同时，需要对数据进行清洗和转换，确保数据的一致性和规范性。

四、数据加载数据加载是将抽取到的数据加载到数仓中进行存储的过程。

在数据加载时，需要考虑数据的存储结构和存储方式，以及对数据进行分区和索引等优化操作，以提高数据的查询效率。

五、数据分析在数据加载完成后，需要对数据进行分析和挖掘，以支持企业的决策分析。

数据分析的过程包括数据可视化、报表分析、多维分析、数据挖掘等。

在数据分析中，需要选择合适的工具和技术，以提高数据的分析效率和精度。

六、数据维护和更新数仓建设并不是一次性的过程，需要进行长期的维护和更新。

在数据维护和更新中，需要对数仓中的数据进行定期清理和更新，以保证数据的准确性和完整性。

同时，需要对数仓的性能进行监控和调整，以满足不断增长的业务需求。

综上所述，数仓的设计及开发流程包括需求调研、数据建模、数据抽取、数据加载、数据分析、数据维护和更新等多个环节。

只有按照完整的流程进行建设和维护，才能保证数仓的高效运作和可靠性。

数据治理系列4：主数据管理实施四部曲概论导读：我们知道主数据项目的建设是一个循序渐进、持续优化的过程，不可一蹴而就。

个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段，而每个阶段都是必经阶段，每个阶段均可独立成章，所以这里是四部曲，不是四步曲。

作者：石秀峰，多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理，欢迎关注。

主数据项目建设从方法上，分为以下四部，简单归结为12个字：“摸家底、建体系、接数据、抓运营”！一、摸家底摸家底需要全面调研和了解企业的数据管理现状，以便做出客观切实的数据管理评估！1、数据资源普查数据资源普查的方法常用的有两种，一种是自顶向下的梳理和调研，另一种是自底向上的梳理和调研。

自顶向下的调研一般会用到IRP（信息资源规划）和BPM（业务流程管理）两个方法。

这里重点介绍一下IRP，信息资源规划（Information Resource Planning ,简称IRP），是指对所在单位信息的采集、处理、传输和使用的全面规划。

其核心是运用先进的信息工程和数据管理理论及方法，通过总体数据规划，奠定资源管理的基础，促进实现集成化的应用开发，构建信息资源网。

IRP是信息工程方法论、总体数据规划和信息资源管理标准的结合体，其实现方法可概括为：IRP = 两个阶段+ 两条主线+ 三个模型+ 一套标准，如下图所示：采用IRP方法进行数据梳理需要对职能域、业务域进行定义，并对每个职能域和业务域中的业务流程进行梳理，同时需要收集各类业务单据、用户视图，并对每个单据和用户视图进行梳理和数据元素分析。

该方法优点让企业能够对现有数据资源有个全面、系统的认识。

特别是通过对职能域之间交叉信息的梳理，使我们更加清晰地了解到企业信息的来龙去脉，有助于我们把握各类信息的源头，有效地消除“信息孤岛”和数据冗余、控制数据的唯一性和准确性，确保获取信息的有效性。

缺点是需要消耗较大的成本和周期。

BI 基础知识测试以及答案一、填空题：每空1分，共40分1、商业智能技术（Business Intelligence），以数据仓库、在线分析(OLAP) 、数据挖掘为核心技术，同时融合了关系数据库和联机分析处理技术2、数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度、监控以及数据安全性等方面。

3、业界主要的数据抽取工具有SSIS 、PowerCenter 、DataStage和Sagent等4、业界主要的OLAP Server有： IBM OLAP Server 、 SSAS等5、业界主要的前端工具： Cognos 、 BO 、 Brio 、BI.Office 等6、多维数据结构是OLAP的核心，其组织形式包括星型模型，雪花模型。

7、维度分类包括：普通维、雪花维、父子维8、数据仓库基本元素包括：关系型数据库、数据源、事实表、维表、索引9、多维模型设计基本元素：维度（级别、成员）、度量值（指标)、计算值、存储方式、角色权限和安全机制10、项目的具体的实施步骤：1）. 项目前期准备；2）. 需求分析；3）.逻辑数据模型设计；4）. 系统体系结构设计；5）. 物理数据库设计；6）. 数据转换加载ETL；7）. 前端应用开发；8）、数据仓库管理(处理流程与操作) ；9）、解决方案集成（测试验收与试运行）11、数据挖掘的模式，按功能可分有两大类：预测型（Predictive）模式和描述型（Descriptive）模式。

在实际应用中，往往根据模式的实际作用细分为以下6 种：1）、分类模式2）、回归模式 3）、时间序列模式 4）、聚类模式 5）、关联模式 6）、序列模式二、问答题：共60分12、（6分）请说明BI技术体系之间是如何实现互补的？数据仓库技术：数据整合集成各系统的历史数据，建立面向主题的企业数据中心在线分析处理技术：数据分析灵活、动态、快速的多维分析、随机查询、即席报表数据挖掘技术：知识发现通过数学模型发现隐藏的、潜在的规律，以辅助决策13、（9分）请简述一下数据仓库系统的显著特征一、频繁的变化数据仓库系统在任何企业信息系统中都是最不稳定的环节，对数据仓库各个部分的调整和修改十分频繁。