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浅谈数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点（建议收藏）前⾔随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，⾏业内衍⽣了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本⽂对这些名词术语及内涵进⾏系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全⾯的认识。
⼀数据与数据管理（Data and Data Management）1.1数据数据（Data）是指所有能输⼊到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是⽤于输⼊电⼦计算机进⾏处理，具有⼀定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。
未来是智能时代，企业的决策机制将发⽣巨⼤变化，谁最先拥抱数据，谁就拥有更多智慧，谁就拥有更强竞争⼒，⼤数据技术将会推动⼈类⽆所不知、⽆所不晓、⽆所不能，助⼒⽆所不能的是⽆所不包的数据，未来⼗年，只有拥抱数据技术才是唯⼀选择。
1.2数据管理数据管理（Data Management）的概念是伴随上世纪⼋⼗年代数据随机存储技术和数据库技术的使⽤，计算机系统中的数据可以⽅便地存储和访问⽽提出的。
2015年，国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全（DataSecurity）、数据集成与互操作性、⽂件和内容、参考数据和主数据（Master Data）、数据仓库（Data Warehouse）和商务智能（BI，Business Intelligence）、元数据（Metadata）、数据质量（Data quality）等。
数据管理（Data Management）是指通过规划、控制与提供数据和信息资产职能，包括开发、执⾏和监督有关数据的计划、政策、⽅案、项⽬、流程、⽅法和程序，以获取、控制、保护、交付和提⾼数据和信息资产价值。
竭诚为您提供优质文档/双击可除银行国际业务培训心得篇一：银行国际业务本职工作体会我在本职岗位的工作心得虚度国际业务工作2年余，思及自己所经历的工作岗位，我不禁有些赧然，寸功未立，依旧粗浅。
细细总结在本职岗位上的工作体会，大致归纳出以下几点：一、事不在重，有心则成日常操作中，我负责国际结算的汇款这一块。
国际汇款，涉及对公和对私，涉及贸易和服务，同时，由于人手问题，没有单独的申报人员，也要兼带付汇申报。
其实平心而论，汇出汇款是国际业务中极为基础也极为简单的一块业务。
它不像外币结售汇，受到时间的制约，也不似各类贷款，承担风险并在实际运用上需灵活变通。
汇出汇款业务，虽说简单，实质是操作单一，但在日常处理时却十分繁琐，需要我具备耐心、细心和恒心。
首先，操作人员需要审核客户提供的汇款资料。
无论是贸易项下或者是服务项下的汇出汇款，外汇管理局都有不同的要求，因而汇款人需要提供不同的资料。
只有汇款资料提供完整了，我们银行才能予以支付。
而汇出汇款的收集，常常是企业会计将一堆很多笔业务一起拿来，这给汇款资料的及时审核带来很大的困难。
在实际操作中，需要我对汇款资料的审核十分熟练，对于当场需要汇出的款项或是笔数较少的业务，快速翻阅核对并及时跟企业会计反映问题。
而像一次性支付几十笔甚至两百多笔的客户，我会针对不同的客户使用不同的审核顺序，并将发现的问题仔细整理出来，与企业沟通，以免多次联系客户而造成客户不满情绪。
其次，操作人员要确定客户提供的收款人信息能够准确指向。
收款人信息包括收款人名称、账号、地址、收款人银行以及银行代码。
只有保证这些信息正确才能将汇款准确汇给收款人，当然前提是收款人信息与发票、合同所示资料一致。
同时最重要的，操作人员的每笔业务输入要保证正确。
根据审核的资料填写汇款记录，必须保证正确无误，虽然在录入之后有复核岗和授权岗，但自己的工作不能依赖于人，惯性思维下，复核人员也会被误导。
尤其是曾经汇出过的记录，在录入时更要注意收款人的收汇银行有否变更，这一点很容易被忽略。
1、数据与信息（特征）⑴数据:是记录客观事物的、可鉴别的符号，可以是数字、字符、文字、图形等，要经过解处理才成为信息。
同一数据，每个人的理解可能不同，对决策的影响可能不同。
特征：数据经过处理仍然是数据，处理数据是为了便于更好的解释，只有经过解释，数据才有意义，才能成为信息。
决策者利用处理过的数据做出决策是否能够成功，关键在于对数据的解释是否正确。
⑵信息:是关于客观事物的可通讯的知识：1. 信息是客观世界各种事物的特征的反映2. 信息是可以通讯的3. 信息形成知识特性：①事实性：事实是信息的中心价值②时效性：指从信息源发送信息，经过接收、加工、传递、利用的时间间隔及其效率。
③不完全性：关于客观事实的信息是不可能完全得到的，这与人们认识事物的程度有关系。
④等级性：管理系统是分等级的，处在不同级别的管理者有不同的职责，处理的决策类型不同，需要的信息也不同，因而信息也是不同的。
⑤变换性：信息是可变换的，它可以由不同的方法和不同的载体来载荷。
⑥价值性：管理信息是经过加工并对生产经营活动产生影响的数据，是一种资源，因而是有价值的。
2、管理信息系统的特点①是一个为管理决策服务的信息系统：它必须能够根据管理的需要，及时提供信息，为管理决策服务。
②是一个对组织乃至整个供应链进行全面管理的综合系统：它能够产生更高层次的管理信息，为管理决策服务。
③是一个人机结合的系统：管理信息系统的目的在于辅助决策，而决策只能由人来做，因而它必然是一个人机结合的系统。
④是一个需要与先进的管理方法和手段相结合的信息系统：人们在管理信息系统应用的实践中发现，如果只简单地采用计算机技术提高处理速度而缺乏现金的管理方法，那么管理信息系统的应用充其量只是减轻了管理人员的劳动，其作用发挥的十分有限。
⑤是多学科交叉形成的边缘学科：管理信息系统是一门特色鲜明的学科，其理论体系尚处于发展和完善的过程中。
管理信息系统的功能1. 数据处理：利用计算机更有效的加工、存储、传递数据，准备和提供统一格式的信息。
整理项目数据情况汇报近期，我们项目组对项目数据进行了全面的整理和分析工作，现将整理的情况进行汇报如下：一、数据来源。
项目数据主要来源于公司内部系统、外部合作伙伴提供的数据以及市场调研等渠道获取的数据。
数据涵盖了项目的各个方面，包括销售数据、客户数据、市场数据、竞争对手数据等。
二、数据整理。
针对各个数据来源，我们进行了归档和整理工作。
首先，对数据进行了清洗和去重，确保数据的准确性和完整性。
其次，对数据进行了分类和归档，建立了相应的数据库和数据仓库，便于后续的分析和应用。
三、数据分析。
在数据整理的基础上，我们对项目数据进行了深入的分析。
通过数据挖掘和统计分析，我们发现了一些有价值的信息和规律。
例如，通过对销售数据的分析，我们发现了产品的畅销品类和畅销地区；通过对客户数据的分析，我们发现了客户的偏好和需求特点；通过对市场数据和竞争对手数据的分析，我们发现了市场的发展趋势和竞争格局。
四、数据应用。
在数据分析的基础上，我们将数据应用到了项目的决策和实践中。
通过对数据的深入理解和挖掘，我们制定了相应的营销策略、产品策略和服务策略，以提升项目的竞争力和市场份额。
同时，我们也将数据应用到了项目的运营和管理中，通过数据监控和数据反馈，及时调整和优化项目的运作方式和流程。
五、数据保护。
在数据整理和应用的过程中，我们也十分重视数据的保护和安全。
我们建立了完善的数据管理制度和安全控制机制，保障数据的机密性和完整性。
同时，我们也遵守了相关的法律法规和行业规范，确保数据的合法合规。
六、总结。
通过对项目数据的整理和分析，我们深刻认识到了数据在项目管理和决策中的重要性和价值。
数据不仅是项目的基础和支撑，也是项目的核心竞争力和发展动力。
我们将继续加强对项目数据的管理和应用，不断提升数据分析能力和水平，为项目的持续发展和创新提供有力支持。
以上就是我们对项目数据情况的整理和汇报，希望能够得到您的认可和支持。
同时，也欢迎您对我们的工作提出宝贵的意见和建议，共同推动项目的进步和发展。
第1篇一、自我介绍及职业规划1. 请简单介绍一下自己，包括教育背景、工作经历等。
解析：通过这个问题，面试官想了解你的基本情况，考察你的表达能力。
在回答时，要突出自己的优势和特长，与数据运营岗位的相关性。
2. 你为什么选择数据运营岗位？解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解和兴趣。
你可以从个人兴趣、职业发展、行业前景等方面进行回答。
3. 你对自己的职业规划是什么？解析：这个问题考察你的职业目标和规划能力。
在回答时，要展示出你对未来职业发展的明确规划和目标。
二、数据基础知识4. 请简述数据分析的基本步骤。
解析：这个问题考察你对数据分析流程的了解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化和报告撰写等步骤。
5. 请列举几种常用的数据分析方法。
解析：这个问题考察你对数据分析方法的掌握程度。
在回答时，可以列举描述性统计分析、回归分析、聚类分析等常用方法。
6. 什么是数据挖掘？请简述数据挖掘的基本流程。
解析：这个问题考察你对数据挖掘的理解。
在回答时，要解释数据挖掘的概念，并阐述其基本流程，如数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等。
三、数据运营技能7. 请简述数据运营的工作内容。
解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据分析、数据产品化、数据优化等环节。
8. 请举例说明你如何利用数据分析来优化产品。
解析：这个问题考察你的实际操作能力。
在回答时，可以结合具体案例，说明你如何通过数据分析发现问题、提出解决方案并优化产品。
9. 请简述数据可视化的重要性，并列举几种常用的数据可视化工具。
解析：这个问题考察你对数据可视化的认识。
在回答时，要阐述数据可视化在数据运营中的重要性，并列举常用的工具，如Tableau、Power BI、Excel等。
10. 请简述如何进行用户画像分析。
解析：这个问题考察你对用户画像的理解。
在回答时，要解释用户画像的概念，并阐述如何通过数据分析构建用户画像。
1、管理：是人类最古老的活动之一，是人类社会活动和生产活动中普遍存在的社会现象。
关于管理，国内现在较为统一的定义是：管理是通过计划、组织、指挥、协调、控制等基本管理功能，有效地利用人力、财力、设备、技术、信息诸种因素，促使它们密切配合，发挥它们最高的效率，以达到预期的目标。
2、信息管理：是在管理科学的一般原理指导下，对信息活动中的各种要素，包括信息、人员、资金、设备、技术等，进行科学地规划、组织、协调和控制，以充分开发和有效利用信息资源，从而最大限度地满足社会的信息需求。
3、MIS：管理信息系统。
是一个由人、计算机及其他外围设备等组成的能进行信息的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统4、IRM：信息资源管理。
既是一种管理思想，又是一种管理模式。
狭义的信息资源管理是指对信息本身即信息内容实施管理的过程。
广义的信息资源管理是指对信息内容及与信息内容相关的资源如设备、设施、技术、投资、信息人员等进行管理的过程。
5、SCM：供应链管理。
是一种跨企业的协作，覆盖了从原材料到最终产品销售的全部过程。
6、BPR：企业过程再工程。
以企业过程为对象，从顾客的需求出发，对企业过程进行根本性的再思考和彻底性的再设计。
7、ERP：企业资源计划。
一个发展中的概念，它是在制造资源规划(MRP-2)的基础上并综合了其他类型的企业管理信息系统发展起来的，在功能上实现了一个企业具有的各类资源的系统与综合管理，是企业信息化的一个新里程碑。
8、CRM: 客户关系管理。
是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制。
9、精益生产：是企业按大批量生产方式组织生产时，纳入生产体系的客户、代理商、供应商，以及协作单位与企业的关系已不再是简单的业务来往，而是一种利益共享的合作关系。
10、敏捷制造：是企业面临特定的市场和产品需求，在原有的合作伙伴不一定能够满足新产品开发生产的情况下，企业通过组织一个由特定供应商和销售渠道组成的短期的或一次性的供应链，形成“虚拟工厂”。
《客户关系管理》第二版课后习题答案册第一章 (3)1. 结合实际讨论客户关系管理产生的背景。
(3)2. 谈谈你对客户关系管理定义的理解及认识。
(3)3. 客户关系管理对企业有哪些积极的作用？试举例说明。
(4)4. 常有哪些CRM研究视角？你是如何理解CRM研究的分类？ (4)第二章 (5)1. 客户关系有哪些基本类型及其特征？企业如何选择客户关系类型？ (5)2. 谈谈你对客户满意与客户忠诚定义的理解及认识。
(6)3. 客户满意度指数测评模型包括哪些潜在变量及其因果关系构成？试举例说明。
.. 64. 结合自身体会分析与客户忠诚有关的客户心理因素和购买行为。
(7)5. 结合实际分别进行客户满意与客户忠诚关系的静态和动态分析。
(7)第三章 (7)1. 什么是客户的终生价值？它常有哪些部分组成？ (7)2. 影响客户终生价值常有哪些因素？它们是怎么影响的？举例说明。
(8)3. 假设客户与公司保持交易时间n=10年,公司最初吸引每个客户的成本Co=¥500，客户第一次购买的产品价格Po=¥3000，公司期望每年从每个客户处增加的收入In=¥1000，利率r=8%，每年的直接服务成本Cs=¥100，用模型一和模型三分别计算客户的终生价值？ (8)4. 设客户A、客户B与公司保持交易时间均为10年，公司期望每年从客户A处增加的收入为Ina=¥500,从客户B处增加的收入为Inb=¥550,但每年用于客户A的直接服务成本为Csa=¥200,用于B的直接服务成本Csb=¥300，请用模型一和模型三计算客户A和客户B的终身价值？并分析这两种模型的适用性。
(8)第四章 (9)1.客户关系发展有哪些类型及其特征？企业如何对待？ (9)2.客户关系发展的四阶段模型由哪些阶段组成并进一步说明各阶段的特点？ (9)3.客户生命周期有哪些阶段组成？谈谈你对客户生命周期的理解及认识。
《电子政务》试题库（五）、名词解释1、信息: 信息是客观存在的一切事物通过物质载体所发出的情报、指令、数据、信号中所包含的一切可传递和交换的知识内容，是对客观世界中各种事物的状态和特征的反映。
2、电子政务：电子政务是运用信息和通信技术，打破行政机关的组织界限，重组行政组织结构，改善公共管理模式，实现政府办公自动化、政府业务流程信息化，为公众、企业和社会提供广泛、高效和个性化服务的一个过程。
3、政府信息化：政府信息化是一个相对宽泛的概念，包括办公自动化、信息网络化、管理电子化等方面。
电子政务是政府信息化的主要表现形式，而政府信息化为电子政务建设提供了必要条件。
4、办公自动化是指在办公室的职能中应用计算机和通讯设备，进行包括语音、文字、数据和图像等信息处理的自动化信息系统。
办公自动化的目标是充分利用现代科学技术的最新成果，实现办公活动的科学化，自动化，最大限度地提高办公效率，改进办公质量，改善办公环境和条件，辅助决策，减少或避免各种差错和弊端。
办公自动化系统分为事务型、管理型、决策型三类。
通常，办公信息包括数据、文字、语音、图形和图像等，那么办公自动化系统需要处理的就是以上这些信息。
5、电子商务：电子商务系指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络（主要是因特网）所进行的各类商业活动，包括货物贸易、服务贸易和知识产权贸易。
6、政府创新：政府创新指的是各级政府为适应公共管理与行政环境需求，与时俱进地转变观念与职能，探索新的行政方法与途径，形成新的组织机构、业务流程和行政规范，全面提高行政效率，更好地履行行政职责的实践过程。
7、政务流程：政务流程是一组相关的、结构化活动的集合，或者说是一系列事件的链条。
这些活动集合或链条为特定的公众提供特定的服务或产品，这个流程是有目的的，并且有始有终。
8、政府流程的优化与再造是政府治理的理念、原则、结构和行为等进行大规模的改革，以提高政府的绩效和服务品质，不是简单的组织精简和结构重组。
sap bw实训总结2000字7篇第1篇示例：SAP BW是世界领先的企业商务智能解决方案，它为企业提供了一个全面的数据仓库系统，可以帮助企业进行数据分析、报告生成、数据集成和业务规划等功能。
为了更好地学习和掌握SAP BW技能，我参加了一次SAP BW实训课程，下面我来分享一下我的实训总结。
在实训课程开始之前，我对SAP BW的概念和基本用法有了一定的了解，但是在实际操作中还是遇到了很多困难。
在实训课程的第一天，老师对SAP BW的整体框架和数据流进行了详细介绍，让我们了解了数据仓库的概念和SAP BW在数据仓库中的位置。
接着，老师带领我们一步步进行SAP BW的安装和配置，让我们熟悉了SAP BW的界面和操作方式。
通过实际操作，我对SAP BW的数据建模和数据管理有了更深入的理解。
在实训课程的接下来的几天里，我们学习了SAP BW的数据源接入、数据提取、数据转换和数据加载等操作。
通过实际案例的操作，我们掌握了如何从不同的数据源中提取数据，并将数据导入SAP BW 进行处理和分析。
在这个过程中，我深刻体会到了数据清洗和转换的重要性，只有清洗和转换好的数据才能为企业提供有用的信息支持。
在实训的过程中，我们还学习了SAP BW的报表生成和数据分析功能。
老师详细介绍了SAP BW的报表设计工具和报表查询功能，让我们能够根据企业的需求设计自定义报表，并进行实时数据查询和分析。
通过实际操作，我掌握了如何使用SAP BW生成各种类型的报表，并从中获取有价值的商业信息。
通过这次SAP BW实训课程，我对SAP BW的功能和用法有了更全面的了解，提升了我的数据分析和报告生成能力。
在未来的工作中，我将继续深入学习和实践，不断提升自己的SAP BW技能，为企业的发展和决策提供更加可靠的数据支持。
希望我的实训总结能够对其他同学有所启发，一起加油！第2篇示例：SAP BW实训总结作为企业信息化管理领域中的重要组成部分，SAP BW（Business Warehouse）能够帮助企业有效管理和分析数据，提升数据的可视化和分析能力。
DW实训报告总结概述本篇报告旨在对DW实训进行全面、详细、完整且深入的总结和探讨。
通过对实训过程的回顾和分析，我们可以对DW实训的目标、内容、方法和成果进行总结，并提出相关建议和改进措施，以提高未来实训的效果和质量。
目标DW实训的主要目标是培养学生在数据仓库领域的实际操作能力。
通过理论与实践相结合的方式，使学生能够熟练掌握数据仓库的设计、建模、ETL、数据分析等关键技术和方法，为企业数据化转型和决策提供支持。
内容DW实训的内容主要包括以下几个方面：1. 理论学习学生在实训前需要通过课程学习和自学来掌握数据仓库的相关理论知识。
这些理论知识包括数据仓库的概念、架构、模型、ETL过程、数据分析方法等。
通过相关教材和课件的学习，学生可以对数据仓库的基本原理和技术有一个初步的了解。
2. 实际操作在理论学习的基础上，学生需要进行实际的操作练习。
实训过程中，学生将根据实际业务场景，通过使用数据仓库工具来完成数据集成、数据清洗、数据加工、数据分析等任务。
这些实际操作可以帮助学生更好地理解和掌握数据仓库的实际应用。
3. 项目实践为了提高学生的综合能力和团队协作能力，实训过程中通常还会进行项目实践。
学生需要组队完成一个具体的数据仓库项目，包括需求分析、设计构建、数据集成、数据分析和报告撰写等。
通过项目实践，学生可以将所学知识应用到实际场景中，并锻炼自己的项目管理和沟通能力。
方法DW实训采用了多种教学方法和工具，以帮助学生更好地学习和实践。
1. 理论讲解在实训过程中，老师会通过课堂讲解的方式介绍数据仓库的理论知识。
通过讲解，学生可以系统地了解数据仓库的基本概念、原理和方法，为后续的实际操作和项目实践打下基础。
2. 实操指导实训过程中，老师会提供详细的实操指导，包括软件的安装、环境的配置、操作的步骤和注意事项等。
学生可以根据指导完成实操，掌握数据仓库工具的使用方法和技巧。
3. 项目辅导针对项目实践的部分，老师会提供辅导和指导。
全面认识数据仓库1.前言随着我行信息科技工作进入后蓝图时代，后线分析系统注1建设的需求会越来越高，将在快速响应、高效实施、灵活应变、信息统一、全局分析、深度挖掘、监管有力、报送及时、降低成本等方面提出更多新的挑战。
面对蓝图成功投产后新的产品体系，如何统一规划全辖数据资源、整合后线产品架构、预备各项技术预研可能是今后信息科技工作的一个重心。
数据仓库（DW）是各行业后线系统进展的一个重要方向，它在克服部门级应用的局限（数据分隔注2、重复存储、重复中间加工过程注3、维护工作繁琐、资源重复投入等）、满足全辖基础数据共享、提供全局分析视角和应用组件、支持快捷灵活和低成本的开发部署等方面有着不可替代的功能和地位。
数据仓库本身有着不同视角的概念解释，大可涵盖整个企业级应用架构，小可专注于单纯的数据建模与存储；数据仓库涉及重多相关技术，如ETL、数据模型设计、多维分析、数据挖掘等；数据仓库建设可能是一个复杂高难的全局性项目，正确的实施路径、策略、方法与有效的质量治理是项目成败的关键；另外，数据仓库系统实施后的治理与维护，也是保证各类后线应用系统长期顺利运行的重要因素。
针对这些数据仓库相关的概念、技术、策略、方法等，可能并不是每个人都有比较全面的了解。
因此有必要对这些做一个系统的介绍，使大伙儿对数据仓库有一个全面清晰的认识。
2.数据仓库入门介绍➢应用需求背景随着联机事务处理（OLTP）业务系统的深入应用，企业各类业务数据不断积存和丰富，越来越需要从大量数据中提取有价值的信息，以辅助决策和指导经营。
治理信息系统（MIS）和早期的决策支持系统注4（DSS）要紧是基于传统的数据库技术和事务处理环境，这种系统结构随着业务系统建设规模的扩大、数据量的巨增和数据复杂度的提高，已无法满足综合分析型应用的需求，造成数据丰富而信息贫乏的困境。
首先，人们逐渐认识到，分析处理和事务处理具有极不相同的性质，事务处理通常是对数据库进行联机的查询和修改操作，每笔交易的响应时刻和数据的安全完整是关键；而分析型处理往往是对大规模历史数据的批量加工计算，数据的规范统一和整体时刻窗口是重要关注点。
因此直接采纳传统数据库技术和使用事务处理环境来支持分析型系统是不合适和失败的。
两类系统的特点比较见表-1：表-1另一方面，企业的各类应用系统是在不同时期通常由各部门或分支机构面向特定应用建设的，存在着数据平台异构、数据结构和数据标准不统一等问题。
传统的数据库技术和事务处理环境关于实现基于个不业务系统的部门级MIS和初级DSS系统尚可支持，而对实现全局范围的离散数据整合和综合信息利用，建设跨部门的企业级分析应用已无能为力。
➢数据仓库的提出麻省理工学院在20世纪70年代对业务系统和分析系统的处理过程进行研究，结论是只能采纳完全不同的架构和设计方法。
1988年，IBM为解决全企业数据集成问题，提出了信息仓库的概念，确立了原理、架构和规范，但没有进行实际的设计。
1991年，Bill Inmon提出了数据仓库概念，并对什么缘故建设数据仓库和如何建设数据仓库进行了论述。
Bill Inmon被称为数据仓库之父。
Inmon对数据仓库的定义是“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时刻变化的数据集合，它用以支持经营治理中的决策制定过程”。
那个定义要紧描述了数据仓库的四个最差不多特征。
在数据仓库的整体概念中，这是对最核心部分的狭义定义。
我们还应该明白，除了那个最核心的仓库体之外，广义的数据仓库概念，还包括来自各源业务系统的数据通过采集、下传和加载等步骤进行入仓库体的过程，包括仓库体的数据针对各类分析需求进行多维加工、挖掘、利用的过程，并包括全程数据流程设计和数据质量治理等过程。
从狭义上讲，数据仓库是一个具有四个差不多特征的数据仓储体，从广义上讲，数据仓库是一种架设企业后线分析类应用的解决方案。
伴随着数据仓库，同时期还出现了联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）等新技术，从此，DW+OLAP+DM就逐渐形成新决策支持系统的概念。
再后来的商务智能（BI）应用需求更是基于DW+OLAP+DM的支持。
➢两种数据仓库设计思路提出数据仓库的不至Inmon一个人。
Bill Inmon和Ralph Kimball差不多上数据仓库的首创者，但对数据仓库设计的观点专门不相同。
首先需要了解一个数据集市（DM）的概念。
相关于数据仓库是一个企业级的高度综合数据集，数据集市确实是部门级的轻度综合数据集。
Inmon主张建立数据仓库时采纳DWDM方式，即先建一个统一数据层（狭义DW，中央数据仓库），将不同的OLTP数据集中到面向主题、集成、稳定、随时刻变化的统一数据层中，其中数据能够下钻到最细层，或者上卷到汇总层。
再利用中间统一数据层，针对各部门的专门分析需要设计独立数据集市（数据仓库的子集）。
见图2-1:图2-1而Kimball主张DMDW方式，即直接将源数据抽取转换到面向各部门分析需要的数据集市中，然后将一系列维数相同的数据集市联合起来递增地构建数据仓库，通过一致的维（公共定义的元素）能够共同看到不同数据集市中的信息。
也即数据集市的联合＝数据仓库。
见图2-2:图2-2两种设计思路产生两种不同的数据仓库建设模式，一种是先构建企业中央数据仓库，一次性的完成数据的重构工作，最小化数据冗余度和不一致性，再从中央数据仓库中建筑数据集市，数据集市从数据仓库中得到大部分的集成数据，且直接依靠于数据仓库的可用性。
这种建设模式的问题在于：投资回报时刻如何保证？建设中央数据模型的必要性和可能性？初始费用如何预算？。
另一种建设模式是先建数据集市，即由各个部门在各自的主题区域内进行数据重构，快速得到投资收益，然后通过联合数据集市递增地构建数据仓库，把建筑数据仓库作为一个长期的目标。
这种由数据集市汇成数据仓库的建设模式面临的要紧问题是：各个数据集市的数据不一致性难以解决，且存在一定的数据冗余。
这种方法更能满足近期目标的需求，但增加了以后转换为独立的数据仓库的数据体系结构的困难。
从总的比较结果来看，Inmon的建设模式起步难度大，但假如走好了第一步，长远利好；Kimbal的建设模式更能满足近期目标的需求，但当以后试图跨数据集市猎取联合视图时，可能面临严峻问题。
数据仓库建设模式的选择要紧取决于商业驱动。
假如企业正忍受糟糕的数据治理和不一致的数据，那么Inmon的方法就更好一些，能够带来全面革命和解放；假如企业迫切需要给用户提供信息，那么Kimbal的方法更能满足需求，能够通过逐步改革解决问题。
大型项目一般会采纳Inmon的数据仓库建设策略，全球最资深的数据仓库服务商TERADATA确实是这种模式的忠实支持者。
➢数据仓库的四个特征Inmon的数据仓库思想被奉为经典，他在数据仓库定义中描述的四个差不多特征是数据仓库之路上的入门概念，是数据仓库区不于事务处理环境和传统独立分析应用的最本质内容。
面向主题OLTP应用或独立分析应用差不多上为满足个不应用需求而建设的，它们的数据是各取所需的、局部的，其数据定义标准和组织方式也各具特色。
数据仓库的设计思想与此不同，它不是面向某个具体需求，而是对反映全辖业务经营情况的所有源数据进行分门不类、统一组织，从而为现有和潜在的各类分析需求提供一致范围和一致标准的基础数据支持。
主题确实是对企业内结构各异的源数据依照可用性、及时性、前瞻性、方便性等需要在较高层次上进行综合、归类的抽象。
例如对银行来讲，DW 包括的主题域能够分为当事人、协议、产品等。
通过按主题重构的数据模型，应当能够支持所有的分析应用。
集成共享由于源数据的分散独立、平台异构、标准不统一、模型差不大、冗余度高等状况，在将其提炼、抽取到数据仓库时要进行必要的转换与整合。
如此集成后的数据，具有一致的结构和标准，才能为所有分析应用共享。
随时刻变化除了可能有小部分的业务数据补录，数据仓库自身不产生源数据，而只需要对进入仓库的源数据进行加工和汇总。
加载处理后的统一基础数据和汇总数据总是随时刻不断增量变化的。
不可更新源自业务系统的数据差不多上差不多发生的数据，除了个不分析应用可能需要对错误发生的业务数据进行日后的在应用层的纠错处理外，数据仓库差不多可不能更新和删除从源系统中传过来的细节数据。
3.数据仓库架构➢两类差不多数据仓库架构有两类差不多数据仓库架构，一类是Inmon提出的CIF架构（Corporate Information Factory，即企业信息工厂），一类是Kimball提出的MD架构（Mutildimensional Architecture，即多维体系结构）。
CIF架构要紧包括集成转换层（I&T）、操作数据存储（ODS）、数据仓库（EDW）、数据集市（DM）、探究仓库（EW）等部件。
MD架构要紧包括数据预备区（Staging Area）和数据集市。
MD的数据预备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW，要紧负责数据预备工作，是一致性维表注5的产生、保存和分发的场所。
数据集市要紧是采纳一致性维表来完成维度建模，多个数据集市一起合并成“虚拟”数据仓库，这些数据集市能够是存在于一个数据库中，也能够是分布在不同机器的不同数据库中。
两类数据仓库架构各有优缺点，CIF架构建设周期较长且初始设计复杂，但当建立起企业级数据模型并完成数据清洗整合工作，数据的完整性和一致性问题就能够得到全然解决，后续针对需求变化易于扩展，且成本较低。
MD 架构是先着眼于某些部门级应用创建快速见效的数据集市，而后以逐步创建和合并数据集市的方式实现企业级数据仓库，如此启动成本较低且初始设计较简单，然而全局数据的一致性和稳定性需要通过对一致性维表的持续维护来保证，后续扩展的工作量和代价较大。
在实际的数据仓库项目解决方案中，往往是依照项目规模、实施目标、成本预算等在这两类差不多架构上进行取舍调整和变形。
多数是采纳CIF架构；也有采纳CIF架构和MD架构相结合的方法，例如，IBM提出的CDW （Corporate Data Warehouse）确实是把CIF架构的EDW与MD架构的DM进行结合的解决方案。
➢解析CIF数据仓库架构典型的CIF数据仓库架构见图3-1，大的层次上要紧包括源数据层、ETL 层、数据服务层、数据展现层等部分。
图3-1✓源数据层源数据层是数据仓库的源头，包括采集反映企业经营状况的各类业务系统源数据、补录数据以及导入来自外部的数据。
源数据能够采纳数据库直连方式由ETL抽取到数据服务层，但首选是先采集到接口数据文件，再传给ETL 层。
✓ETL层ETL的差不多设计任务是完成数据抽取、转换与加载。
在各个项目设计中可依照具体环境进行调整，例如在我行已建立通用数据下传平台系统，因此能够不再需要数据抽取功能。
