下载文档原格式
叙述数据仓库的开发流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!数据仓库的开发流程一般包括以下几个步骤：1. 需求分析：与业务部门沟通，了解他们的需求和业务目标。
数据仓库之路FAQFAQ目录一、与数据仓库有关的几个概念31.1目录3二、数据仓库产生的原因9三、数据仓库体系结构图11四、数据仓库设计124.1数据仓库的建模124.2数据仓库建模的十条戒律：13五、数据仓库开发过程145.1数据模型的容145.2数据模型转变到数据仓库145.3数据仓库开发成功的关键15六、数据仓库的数据采集166.1后台处理176.2中间处理176.3前台处理186.4数据仓库的技术体系结构18 6.5数据的有效性检查206.6清除和转换数据216.7简单变换226.8清洁和刷洗246.9集成256.10聚集和概括276.11移动数据28七、如何建立数据仓库307.1数据仓库设计317.2数据抽取模块327.3数据维护模块33一、与数据仓库有关的几个概念1.1目录☐Datawarehouse☐Datamart☐OLAP☐ROLAP☐MOLAP☐ClientOLAP☐DSS☐ETL☐Adhocquery☐EIS☐BPR☐BI☐Datamining☐CRM☐MetaDataData warehouse本世纪80年代中期，“数据仓库之父”William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：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、不可修改的数据集合。
与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。
而不是一种可以购买的产品。
Data mart即数据集市，或者叫做“小数据仓库”。
如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。
那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。
数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。
OLAP联机分析处理(OLAP)的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
数据库应用系统的开发基础步骤
数据库应用系统的开发基础步骤包括以下几个方面：
1.需求分析：分析用户需求，了解用户的业务流程，确定数据库应用系统的功能和特性。
2.数据库设计：选择合适的数据库管理系统，建立数据库，设计数据库结构，确定数据字典和数据关系的建立方式。
3.编写程序：根据需求分析和数据库设计，编写数据库应用程序，包括用户界面、数据输入输出、查询统计等功能。
4.测试与调试：对数据库应用系统进行测试和调试，以保证其运行效率、数据完整性和安全性。
5.上线运行：将数据库应用系统部署到生产环境中，并进行正式运行和维护。
6.系统更新与维护：根据系统运行情况和用户反馈意见，不断进行系统更新和维护，提高系统的稳定性、性能和功能。
数据仓库技术的搭建步骤与流程数据仓库技术是现代企业管理中至关重要的一环，它通过将企业内部的各种数据进行整合和分析，帮助企业管理层做出更加准确和科学的决策。
在实际应用中，搭建一个稳定高效的数据仓库需要经历一系列的步骤与流程。
本文将从需求分析、数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等方面详细阐述数据仓库技术的搭建步骤与流程。
需求分析阶段是数据仓库技术构建的第一步。
在这个阶段，企业需要清晰明确自己的需求和目标，明确数据仓库将用于何种用途，以及需要哪些关键指标来支撑决策。
此外，还要考虑数据的粒度和数据更新频率等因素。
通过一系列的讨论和沟通，确定了数据仓库的需求和目标后，接下来进行数据抽取的工作。
数据抽取是数据仓库搭建过程中的关键步骤。
在这个阶段，首先需要明确从哪些数据源抽取数据。
根据需求分析阶段的结果，确定需要抽取的数据源，并建立与源系统的连接。
然后，通过编写抽取逻辑和抽取脚本，将需要的数据从源系统中抽取出来，通常采用的方法有全量抽取和增量抽取。
通过数据抽取，将企业需要的数据从源系统中提取到数据仓库的暂存区。
数据清洗是确保数据质量的关键步骤。
在数据抽取过程中，由于不同的源系统格式、数据粒度、业务规则的不同等原因，数据可能存在错误、重复、缺失等问题。
因此，在数据抽取后需要对数据进行清洗和去重的处理。
首先，通过数据质量评估的方法，对抽取的数据进行评估，发现数据质量问题。
然后，根据问题的种类和严重程度，采取不同的数据清洗策略进行处理，包括数据去重、数据填充、数据变换等。
通过数据清洗的过程，可以提高数据的准确性和完整性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据转换是将数据从暂存区转换成可用于分析和决策的形式的过程。
在这个阶段，需要对数据进行一系列的转换操作，例如数据合并、数据关联、数据归约等。
通过建立数据模型和定义数据仓库的维度和指标，将数据转换为适合分析和决策的形式，便于用户进行数据查询和分析。
数据加载是将数据转换后的结果加载到数据仓库的最后一步。
三、数据仓库组件以及开发流程核⼼组件数据仓库的核⼼组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应⽤。
如下图所⽰：1. 业务系统业务系统包含各种源数据库，这些源数据库既为业务系统提供数据⽀撑，同时也作为数据仓库的数据源(注：除了业务系统，数据仓库也可从其他外部数据源获取数据)；2. ETLETL分别代表：提取extraction、转换transformation、加载load。
其中提取过程表⽰操作型数据库搜集指定数据，转换过程表⽰将数据转化为指定格式并进⾏数据清洗保证数据质量，加载过程表⽰将转换过后满⾜指定格式的数据加载进数据仓库。
数据仓库会周期不断地从源数据库提取清洗好了的数据，因此也被称为"⽬标系统"；3. 前端应⽤和操作型数据库⼀样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应⽤，这些应⽤也被称为BI(商务智能)应⽤；数据集市(data mart)数据集市可以理解为是⼀种"⼩型数据仓库"，它只包含单个主题，且关注范围也⾮全局。
数据集市可以分为两种，⼀种是独⽴数据集市(independent data mart)，这类数据集市有⾃⼰的源数据库和ETL架构；另⼀种是⾮独⽴数据集市(dependent data mart)，这种数据集市没有⾃⼰的源系统，它的数据来⾃数据仓库。
当⽤户或者应⽤程序不需要/不必要/不允许⽤到整个数据仓库的数据时，⾮独⽴数据集市就可以简单为⽤户提供⼀个数据仓库的"⼦集"。
数据仓库开发流程数据仓库的开发流程和数据库的⽐较相似，因此本⽂仅就其中区别进⾏分析。
下图为数据仓库的开发流程：较之数据库系统开发，数据仓库开发只多出ETL⼯程部分。
然⽽这⼀部分极有可能是整个数据仓库开发流程中最为耗时耗资源的⼀个环节。
因为该环节要整理各⼤业务系统中杂乱⽆章的数据并协调元数据上的差别，所以⼯作量很⼤。
在很多公司都专门设有ETL⼯程师这样的岗位，⼤的公司甚⾄专门聘请ETL专家。
数仓开发流程数仓开发流程是一种用于构建和管理企业数据仓库的方法论。
它旨在通过一系列的步骤和活动，将分散的、重复的和不一致的数据转换为结构化和有价值的信息，以支持企业的决策和分析需求。
下面将详细介绍数仓开发流程的各个阶段和关键步骤。
第一阶段：需求分析在数仓开发流程的开始阶段，需求分析是关键步骤。
这一阶段的目标是了解企业的需求、期望和目标，并将其转化为具体的技术要求。
数仓团队需要与业务部门密切合作，收集、整理和梳理需求，并与相关方进行确认和沟通。
在这个阶段中，数仓团队还需要定义数据质量和数据管理的标准，以确保数据的准确性和一致性。
第二阶段：数据模型设计在需求分析阶段完成后，数仓团队将根据业务需求设计数据模型。
数据模型是一个对数据结构和关系的抽象表示，其目的是为了提供一个可理解、易于维护和高效查询的数据结构。
在进行数据模型设计时，数仓团队需要考虑数据的粒度、精确度和稳定性，以及适用的ETL（抽取、转换和加载）工具和技术。
第三阶段：数据抽取与清洗数据抽取与清洗是数仓开发流程中的重要一环。
在这个阶段，数仓团队需要从各个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以满足数据模型的需求。
数据抽取与清洗包括数据筛选、数据验证、数据处理和数据转换等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要使用ETL工具来自动化数据抽取与清洗的过程，并确保数据的准确性和完整性。
第四阶段：数据加载与集成在数据抽取与清洗完成后，数仓团队将数据加载到数据仓库中，并将不同的数据源集成在一起。
数据加载与集成是将数据从源系统导入到数据仓库的过程，包括数据转换、数据映射和数据加载等步骤。
在这个过程中，数仓团队需要确保数据的一致性和完整性，并实施适当的数据管理和数据安全措施。
第五阶段：数据分析与报告在数据加载与集成完成后，数仓团队将为用户提供数据分析和报告服务。
数据分析与报告是数据仓库的核心功能，旨在为用户提供可视化、交互式和实时的数据分析和报告。
在这个阶段中，数仓团队需要根据业务需求和用户反馈，设计和实施合适的BI（商业智能）工具和技术，并提供相应的培训和支持。
数据仓库的构造和使用过程1.引言1.1 概述数据仓库是当今信息化技术中非常重要的一个概念，它可以帮助组织和企业有效地管理和利用海量的数据资源。
数据仓库的构建和使用过程涉及多个环节，包括数据收集与清洗、数据转换与集成、数据查询与分析以及数据挖掘与决策支持等。
通过构建数据仓库，组织和企业可以更好地理解数据的价值，并基于数据进行决策和规划。
在数据仓库的构造过程中，数据收集与清洗是首要的一步。
数据收集涉及到从不同数据源中提取数据，并进行筛选和汇总，以满足特定的业务需求。
清洗则是对数据进行处理和加工，包括去除重复数据、修正错误数据以及标准化数据格式等，以确保数据的质量和准确性。
数据转换与集成是构建数据仓库的核心环节。
它涉及将各种不同类型的数据进行整合和转换，使其能够被统一地使用和分析。
这个过程通常包括数据的抽取、转换和加载（ETL）等步骤，通过ETL工具可以进行数据的清洗、转换和整合，以满足数据仓库架构的需求。
在数据仓库的使用过程中，数据查询与分析是最基本的功能。
通过数据查询，用户可以灵活地获取所需的数据信息，并进行各种分析和统计。
数据挖掘与决策支持则进一步利用数据仓库中的数据，通过挖掘数据中潜在的模式和规律，为决策提供有价值的支持和参考。
总的来说，数据仓库的构造和使用过程是一个相互补充的过程。
构建一个高效、可靠和稳定的数据仓库不仅需要合理的设计和规划，还需要合适的技术和工具的支持。
而数据仓库的使用则需要用户具备一定的数据分析和挖掘能力，以充分发挥数据仓库的潜力和价值。
未来，随着大数据技术的不断发展，数据仓库将会发展出更多的应用领域，并进一步推动组织和企业的数字化转型和创新发展。
1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。
在引言部分，我们将对数据仓库进行概述，介绍其定义、作用和重要性。
同时，我们还将说明本文的目的，即探讨数据仓库的构造和使用过程。
正文部分分为两个主要部分：数据仓库的构造过程和数据仓库的使用过程。
数据仓库开发应用过程数据仓库开发是指通过收集、存储和处理各种数据源的大量数据，以便提供全面且可靠的数据支持给企业决策者。
在数据仓库开发的过程中，需要经历以下几个关键步骤：1. 需求分析：首先，需要与企业决策者和各个部门的用户沟通，了解他们的需求和期望。
通过与用户进行会议、访谈和调查等方式，梳理出明确的需求和目标。
2. 数据抽取：在数据仓库开发中，通常需要从多个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
为了保证数据的质量和一致性，需要对数据进行校验和处理，确保数据的准确性和完整性。
可以使用ETL（抽取、转换和加载）工具来帮助完成这个过程。
3. 数据建模：在数据仓库开发中，数据建模是一个重要的环节。
通过将数据进行逻辑和物理建模，可以更好地组织和管理数据。
常见的数据建模方法包括维度建模和星型模型。
数据建模的目标是提供一个直观、灵活且易于理解的数据结构，以支持用户的查询和分析需求。
4. 数据加载：在数据仓库开发中，数据加载是将数据从源系统移动到数据仓库的过程。
这包括将数据转化为目标数据仓库的结构，并进行插入、更新和删除等操作。
在数据加载过程中，需要考虑数据的容量和性能等因素，确保数据的快速加载和准确性。
5. 数据质量管理：数据质量管理是数据仓库开发的一个重要方面。
通过使用数据质量工具和技术，对数据进行监控和评估，以确保数据的准确性、一致性和完整性。
这包括数据清洗、数据校验和数据纠错等过程，以及建立数据质量指标和度量标准。
6. 数据访问和分析：在数据仓库开发完成后，用户可以通过相关工具和应用程序访问和分析数据。
这可以通过使用在线分析处理（OLAP）工具和报表工具来实现。
用户可以使用这些工具进行数据查询、报表生成、数据分析和决策支持等操作，以获得对业务情况的深入了解。
综上所述，数据仓库开发包括需求分析、数据抽取、数据建模、数据加载、数据质量管理和数据访问等多个步骤。
通过按照这些步骤进行系统化和规范化的开发过程，可以确保数据仓库的可靠性、高效性和可用性，为企业决策者提供有力的数据支持。
数据仓库开发步骤嘿，咱今儿就来说说这数据仓库开发的那些事儿哈！你想啊，数据仓库就像是一个超级大的宝库，里面装满了各种各样的数据宝贝。
那要怎么打造这么个宝库呢？首先呢，得做好规划。
就跟咱盖房子一样，你得先想好要盖个啥样的房子，多大面积，几个房间。
这数据仓库也得有个清晰的蓝图，要明确咱到底需要存哪些数据，这些数据要怎么分类整理，这可是基础中的基础呀！然后呢，就是数据的采集啦。
这就好比去收集各种宝贝，把它们都搜罗到咱的仓库里来。
这可得细心点儿，不能有遗漏，还得保证数据的准确性，不然可就麻烦啦！采集完了数据，就得开始清洗啦。
就像咱洗菜似的，把那些脏的、坏的去掉，留下干干净净的好数据。
这一步可不能马虎，不然带着杂质的数据进了仓库，以后用起来可就闹心咯！接下来就是数据的转换啦。
把这些数据按照咱设定的规则和格式进行整理，让它们变得整整齐齐的，就像把衣服叠得板板正正一样。
再之后呢，就是数据的加载啦。
把处理好的数据安安稳稳地放进仓库里，让它们在里面好好待着，随时等着咱来调用。
到了这一步，可别以为就大功告成啦！还得经常对这个仓库进行维护呢。
就像咱家里得时常打扫卫生一样，得看看有没有数据出问题啦，有没有需要更新啦，这才能保证仓库一直好用呀！你说这数据仓库开发是不是挺有意思的？咱可得一步一步来，不能着急。
要是哪一步没做好，那后面可就麻烦大啦！就好像盖房子根基没打好，那房子能结实吗？所以啊，咱得认真对待每一个步骤，把这个数据仓库打造得稳稳当当的，让它能为咱的工作和生活提供有力的支持！你说是不是这个理儿呀？总之呢，数据仓库开发可不是一件容易的事儿，但只要咱用心去做，按照步骤来，就一定能打造出一个超级棒的数据仓库！让我们一起加油吧！。
