数据仓库实施方法论

数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。

数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。

在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。

一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。

首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。

数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。

其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。

作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。

最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。

通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。

二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。

下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。

1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。

数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。

数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。

2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。

数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。

数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。

3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。

数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。

数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。

4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。

数据中心 ODS随着企业信息化建设的发展，巨大的投资为企业建立了众多的信息系统，以帮助企业进行内外部业务的处理和管理工作。

随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。

同时随着时间推移，各系统不断沉淀大量的历史数据。

如何打破信息孤岛，充分利用现有的历史数据，为企业提供战略决策的数据支持是各行各业所必需考虑的事情。

为支持企业各项业务的长远发展，不断提高管理水平，建立实现企业数据交换、数据集成的企业级数据中心，并在此基础上初步建设数据管控平台，有效实现数据质量管理，为后续数据线规划的报表管理以及EDW等系统建设奠定基础，为企业提升核心竞争力，优化资源配置、实施有效管控，提高服务水平、科学可待续发展和加速发展奠定良好的基础。

一、系统规划蓝图二、东南融通的优势1、关键技术优势数据交换、数据加工基于统一的调度监控ETLPLUS、调度引擎JSI模块封装SHELL、可执行程序、存储过程、Datastage作业等各种作业类型的执行接口?高扩展性设计，实现ETL、调度监控和硬件的集群报表工具（BI.OFFICE、其他）成熟组件支持，文件交换组件，数据加工组件2、团队优势BI线条员工超过1200人，覆盖咨询、解决方案、研发、实施各个层面参与众多的ODS/EDW/BI项目实施团队彼此配合程度高、统一协调、合作经验丰富随时进行同行信息共享与交流，及时进行方案提炼数据仓库 EDW现代商业银行面临着诸多挑战，包括金融改革日益深化的挑战、面临来自外资银行的竞争、银行国际化的发展需要、客户的要求越来越成熟、监管机构对银行的监管越来越严格。

面对这些挑战，要求金融企业对企业经营数据和信息进行充分的掌握和分析，以帮助企业精确掌握企业的经营状况和准确决策。

建立企业级的银行数据仓库是银行业整体信息资产的管理，建立信息资产的运营服务体系，提升信息资产的业务价值。

东南融通投入了大量资源研究银行企业级DW&BI应用体系，如下图所示：BI.Bank解决方案蓝图，包括以下关键内容：一、数据仓库战略规划参照国际银行领先DW&BI体系架构，规划银行企业级DW&BI的技术框架、数据模型、应用框架，结合银行的业务管理改革步伐制定整体实施计划，帮助银行循序渐进地逐步建成企业级DW&BI系统。

宁波银行：大数据应用进化论近几年银行业处于业务转型期，同时受到互联网金融浪潮的冲击，出现了利润增速下滑、人才流失、金饭碗风光不再等现象……。

不破不立，银行业也一直在上下求索。

面对新兴金融科技公司以及互联网领域巨头的“攻城略地”，各家银行机构纷纷寻找自己的创新转型方向，以期为大众提供更加贴心、安全、高效的金融服务。

宁波银行在大数据时代下，积极拥抱智能金融，打造了“海王星”大数据平台及基于此的创新应用体系。

宁波银行作为一家区域银行，之所以能顺利实现FinTech落地，进行深度的数字化转型，全在于厚积薄发，宁波银行科技部把这个过程阐释为技术应用的“进化论”。

“如同人类社会发展到现在并不是规划出来的，而是遇到挑战不断解决问题进化成现在的形态。

银行的科技应用发展也是这个道理，我们会做规划，但更多的是碰到问题不断解决、不断进化。

在大数据的应用上，我行科技部与业务部门共同用大数据、人工智能等新技术拓展业务视角，促进业务发展，并在软件研发、IT基础设施等层面不断解决问题，产生科技与业务的良性互动，实现大数据技术应用的进化。

” 宁波银行科技部总经理沈栋告诉《新金融世界》记者。

早在2006年，宁波银行就开始建设第一代支持行内经营管理分析、外部监管报送的数据仓库1.0，2013年为支持新巴塞尔III达标相关系统建设，宁波银行建设数据仓库2.0平台并开始企业级数据治理工作。

随着大数据发展，传统数据仓库技术已难以满足海量数据快速增长和计算处理方面的需求，2014年，宁波银行确定开始探索和实践全新的数据仓库系统，3年多来，海王星大数据平台的整个应用体系逐步落地。

不同于业内以计算、存储、查询为主要功能的大数据平台，宁波银行海王星大数据平台包括1套基础大数据处理平台、1套自建的金融数据模型、5大辅助支撑系统、1套指标体系、多个大数据应用，形成了一套完整的银行大数据应用体系。

“我行与大数据平台同步推进的还有数据治理工程，并打通了业务应用的‘最后一公里’，通过我行的‘智能数据积木’产品，全面应用业务指标体系，现在业务部门能够自己应用大数据工具进行数据分析、报表生成、风控审批以及数据来源和数据标准查询等，这些操作IT部门完全不用参与，大数据应用已完全融入业务工作的方方面面。

onedata建模方法论（原创版4篇）《onedata建模方法论》篇1OneData 是一种数据建模方法论，旨在帮助企业构建高质量的数据仓库。

该方法论包括以下主要内容：1. 数据仓库定义：OneData 将数据仓库定义为一个集成的、稳定的、易于访问的数据存储库，用于支持企业管理、决策和分析需求。

2. 数据建模流程：OneData 提出了一套完整的数据建模流程，包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。

在每个阶段，都有相应的方法和工具支持。

3. 数据模型设计：OneData 强调数据模型设计的重要性，提出了一些设计原则，如实体完整性、属性完整性、参照完整性和数据一致性等。

OneData 还提供了一些数据模型设计工具，如ER 图、数据字典和数据流图等。

4. 数据仓库实现：OneData 提供了一些数据仓库实现的技术和工具，如数据清洗、数据转换、数据加载、数据存储和数据查询等。

OneData 还强调了数据仓库的性能和安全性的重要性。

5. 数据仓库管理：OneData 提供了一些数据仓库管理方法和工具，如数据质量管理、数据备份和恢复、数据安全和数据审计等。

OneData 还强调了数据仓库的可用性和可扩展性的重要性。

《onedata建模方法论》篇2OneData 是一种数据仓库建模方法论，其核心思想是将数据仓库视为一个企业级的数据中心，通过建立一套完整的数据模型来实现数据的统一管理和运营。

OneData 方法论主要包括以下方面：1. 数据仓库概念模型设计：该阶段主要通过业务领域模型的设计，将企业的业务需求转化为数据模型，包括数据实体的定义、属性的设计以及实体之间的关系等。

2. 数据仓库逻辑模型设计：该阶段主要通过数据模型的逻辑设计，将概念模型转化为具体的数据表结构，包括数据表的定义、表之间的关系、索引的设计等。

3. 数据仓库物理模型设计：该阶段主要通过数据模型的物理设计，将逻辑模型转化为具体的数据存储结构，包括数据分区、数据备份、数据恢复等。

浅谈零售业数据仓库的建立及数据分析零售业数据仓库的建立及数据分析一、引言零售业是指通过销售商品或服务来获取利润的行业。

随着信息技术的快速发展，零售业也面临着大量的数据积累和管理的挑战。

为了更好地理解和分析零售业的数据，建立一个有效的数据仓库并进行数据分析变得至关重要。

本文将深入探讨零售业数据仓库的建立和数据分析的重要性，并提供一些实际案例和方法。

二、零售业数据仓库的建立1. 数据仓库的定义数据仓库是一个集成、主题导向、面向主题的、非易失的数据集合，用于支持管理决策过程。

在零售业中，数据仓库可以集成来自不同渠道的销售数据、库存数据、顾客数据等，形成一个统一的数据源。

2. 数据仓库的架构零售业数据仓库的架构通常包括数据抽取、数据转换、数据加载和数据存储等几个关键组件。

数据抽取是指从各个数据源中提取数据，并进行清洗和转换；数据转换是将数据进行处理和整合，使其适应数据仓库的结构；数据加载是将处理后的数据加载到数据仓库中；数据存储是指将数据存储在数据仓库中，并提供查询和分析的接口。

3. 数据仓库的数据模型数据仓库的数据模型通常采用星型模型或雪花模型。

星型模型以一个中心事实表为核心，围绕着该事实表建立多个维度表；雪花模型在星型模型的基础上，对维度表进行进一步的分解和规范化。

根据具体的业务需求和数据特点，选择合适的数据模型是建立零售业数据仓库的关键。

三、数据分析在零售业中的应用1. 销售趋势分析通过对销售数据的分析，可以了解产品的销售趋势和变化规律。

例如，可以分析不同产品在不同季节的销售情况，以便制定合理的进货计划和促销策略。

2. 顾客行为分析通过对顾客数据的分析，可以了解顾客的购买习惯和偏好。

例如，可以分析不同顾客的购买频率、购买金额和购买渠道，以便进行个性化的推荐和营销活动。

3. 库存管理分析通过对库存数据的分析，可以实现更精确的库存管理。

例如，可以分析不同产品的库存周转率和滞销率，以便及时调整进货和销售策略，减少库存积压和损失。

详解数据仓库的实施步骤建立数据仓库是一个解决企业数据问题应用的过程，是企业信息化发展到一定阶段必不可少的一步，也是发展数据化管理的重要基础。

数仓的知识市面上的书籍和文章不少，但是实际实施依据行业不同，企业核心诉求不同，从技术到方法论各有不同。

如何实施数仓项目，本文先以传统行业的数仓切入，从整体上讲下数据仓库的实施方法论！数据仓库的通用实施步骤一、需求分析需求分析是数据仓库项目最重要的一个环节，数仓说到底还是服务于业务，支撑于业务，如果需求分析不准确，做了没人用，上了不好用，会直接影响业务/客户的使用，最终导致项目的失败。

为了避免最坏的情况，磨刀不误砍柴工，前期一定要重视需求的调研、挖掘和分析，并采用一些严谨科学的措施和方法去做需求分析。

在实际调研过程中分享几个经验：1、尽可能与业务方/客户方一起分析需求，引导对方将项目所要实现的整体框架和业务细节部分述清楚，最好的方式就是需求人员和设计人员基于原型来讨论，从而正确理解实际的业务需求。

2、必须实事求是地将数据仓库所能实现的目标和不容易解决的问题与协商清楚。

这一个环节趟过不少坑，IT方急着上线，业务方对于项目还处于一知半解，甚至在推动的时候可能避重就轻，比如一期不满足的需求强行上，长远来看项目会产生不少推诿和扯皮，消磨的是对方的信任。

所以在需求讨论的基础上，需要理解业务工作流程，当然如果你已经具备了这个行业丰富的业务知识，那可以在需求调研的时候尽可能地让对方按照自己的思路去完成数据仓库系统的功能设计。

3、需求方群体的分类，BI项目最终的使用对象可以分为以下几类：数据查询者、报表查询者、企业决策者这三类人群的需求特点完全不一样，沟通的时候需要注意区分并深刻理解4、需求调研的再完美，也避免不了需求变更。

现实是很多情况下需求是不确定的，业务方是提不出有价值的需求的，需求今天是A 明天又变成B无法一步做到位的，这都很正常，作为项目实施者要做好心理预期。

一般情况下，业务方能够提供的都是需求的整体框架部分或者是实际需求的一部分内容，不能预见未来需要增加的需求，这也注定了数仓项目是一个不断循环、反馈，使系统不断完善增长的过程。

数据仓库数据存储策略数据仓库是指在企业中集成和存储各种数据的一个系统。

为了保证数据仓库的高效性和可靠性，需要采用一些存储策略来管理数据。

本文将介绍几种常见的数据仓库数据存储策略。

一、表分区策略表分区是将表按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。

常见的分区规则包括按日期、按地区、按业务等。

表分区可以提高查询效率，减少IO开销，并且可以方便地进行数据维护和管理。

二、列存储策略传统的关系型数据库采用的是行存储方式，即将一行数据存储在一起。

而列存储则是将同一列的数据存储在一起。

列存储可以提高查询效率，特别是在需要进行聚合计算或者只查询部分列的情况下。

三、压缩策略数据仓库中的数据量通常很大，为了减少存储空间和提高查询效率，需要采用压缩策略。

常见的压缩策略包括字典压缩、位图压缩、哈弗曼压缩等。

通过压缩可以减少存储空间的占用，并且可以减少IO 开销，提高查询效率。

四、索引策略索引是提高查询效率的重要手段，可以加快数据的访问速度。

在数据仓库中，常用的索引策略包括B树索引、位图索引、散列索引等。

不同的索引策略适用于不同的查询场景，需要根据实际情况进行选择。

五、数据分区策略数据分区是将数据按照某个特定的规则进行分割，每个分区存储一部分数据。

常见的分区规则包括水平分区和垂直分区。

水平分区是将同一表中的不同行按照某个条件进行分割，垂直分区是将同一表中的不同列按照某个条件进行分割。

数据分区可以提高查询效率，并且可以方便地进行数据维护和管理。

六、备份策略为了保证数据的安全性和可靠性，需要采用备份策略来定期备份数据。

常见的备份策略包括完全备份、增量备份、差异备份等。

完全备份是将整个数据库备份，增量备份是将数据库中自上次备份以来发生变化的部分备份，差异备份是将数据库中自上次完全备份以来发生变化的部分备份。

通过备份可以保证数据的安全性，并且可以方便地进行数据恢复。

七、数据清理策略数据仓库中的数据量通常很大，为了保证查询效率和存储空间的合理利用，需要定期进行数据清理。

数据仓库算法总结事务处理环境不适宜DSS 应用的原因:(1)事务处理和分析处理的性能特性不同(2)数据集成问题(3)历史数据问题(4)数据的综合问题数据仓库数据的四个基本特征:(1)数据仓库的数据是面向主题的(2)数据仓库的数据是集成的(3)数据仓库的数据是不可更新的(4)数据仓库的数据是随时间不断变化数据仓库定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的(时变的)、不可修改的（非易失的）数据集合，用于支持管理决策。

支持度若D 中的事务包含A ∪B(即A 和B 二者)的百分比为s ，则称关联规则A —>B 的支持度为s 。

即：support (A ⇒B)=P(A ∪ B)可信度/置信度若D 中包含A 的事务同时也包含B 的百分比为c ，则称关联规则A ⇒B 的置信度/可信度为c 。

即： confidence(A ⇒B)=P(B|A) = support(A ∪B)/support(A)频繁项集项集的出现频率是包含项集的事物数，简称项集的频率。

项集满足最小支持度阈值minsup ：如果项集的出现频率大于或等于minsup 与D 中事物总数的乘积。

满足最小支持阈值的项集就称为频繁项集 (或大项集)。

频繁k 项集的集合记为Lk 。

定理（ Apriori 性质）频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的。

任何非频繁项集的超级一定也是非频繁的Apriori 算法具体做法：对于所研究的事务数据库D ，首先找出频繁1-项集的集合，记为L1 ；再用L1找频繁2-项集的集合L2 ；再用L2找L3 …如此下去，直到不能找到频繁k-项集为止。

找每个Lk 需要一次数据库扫描。

如何实现用Lk-1找Lk.连接步：为找Lk ，通过Lk-1与Lk-1连接产生候选k-项集的集合。

该候选项集的集合记作Ck ，执行元组总数的元组数和包含B A =L 1L 1扫描D ,对每个候选计数比较候选支持度计数由L 1产生候选C 2扫描D,对每个候选计数Lk-1与Lk-1的连接：如果他们前(k-2)个项相同，则可连接。