商业银行绩效考核系统的数据仓库设计

数据仓库的建设过程及设计方法随着信息化的飞速发展，数据的积累成为了企业管理的精华所在，数据仓库的建设也逐渐成为了企业信息化的核心步骤之一。

但是数据仓库建设并非一蹴而就的事情，因此，值得深入探讨的是如何建设一套高效、合理的数据仓库。

本文从数据仓库的概念、建设过程、以及设计方法三个方面，来对相关问题进行阐述。

一、数据仓库的概念数据仓库作为企业信息化的核心设施之一，是指为了解决企业分析、决策以及计划等需要而建设的数据存储、管理和分析的系统。

在数据仓库中，数据的来源多样，包括了企业内部的各种系统以及来自第三方的数据。

在数据仓库中，数据会得到分类、整合和处理，并最终以一种可视化的方式展示给用户，以便其作出更好的决策。

二、数据仓库的建设过程1、需求分析阶段在数据仓库的建设过程中，需求分析阶段是最为关键的一步。

首先，需求分析人员需要在与客户沟通中了解客户关心的问题、数据需求、以及交付计划等内容。

在此基础上，制定一份详细的需求分析报告，使得整个项目团队对于数据仓库的建设过程更加清晰。

2、数据清洗阶段数据清洗阶段是数据仓库建设中的基础性步骤。

在这一阶段中，需要对数据进行清洗、去重、清除无意义的数据等。

在此阶段中，需要结合相关的工具和技术，以确保数据的准确性和清晰度。

3、数据整合阶段数据仓库是整合企业内部的数据来源以及外界信息的总仓库，因此，在完成数据预处理后，数据整合阶段也是非常关键的一步。

在此阶段中，需要将来自各系统的数据拆分、合并、和进行分类，以便于后续处理操作。

4、数据分析阶段数据分析阶段是数据仓库的核心所在，这一阶段主要通过使用工具和技术，对整个数据仓库进行分析操作。

在这一过程中，利用数据挖掘技术、统计分析等方法可以更好地把握数据的价值，为企业管理者提供更为可靠、精确的决策依据。

三、数据仓库的设计方法1、数据模型的设计在数据仓库建设过程中，数据模型的设计也是非常重要的一步，因为它直接关系到数据的结构和组织方式。

数据仓库系统设计与实现数据仓库系统是一个用于集中存储和管理各种数据的系统，它能够帮助组织将分散的、异构的数据从各个数据源中提取出来，并进行整合、清洗和转换，以支持企业的决策分析和业务需求。

本文将介绍数据仓库系统的设计与实现。

一、设计阶段1.确定需求：在设计数据仓库系统之前，需明确系统的需求和目标，包括需要集成哪些数据源、支持哪些业务需求和分析场景等。

这一步骤需要与业务部门紧密合作，确保系统能够满足企业的需求。

2.数据建模：在数据建模阶段，需要设计数据仓库的数据模型，包括维度表和事实表的设计。

维度表是描述业务属性的表，事实表是描述业务度量的表。

通过合理的数据建模，可以提高数据查询和分析的效率。

3.系统架构设计：在系统架构设计阶段，需要确定数据仓库系统的整体架构，包括数据抽取、清洗、转换和加载（ETL）的流程，以及数据存储和查询的方式。

同时，还需要考虑系统的可扩展性、可靠性和性能等方面的问题。

4.数据集成：数据集成是指将分散的、异构的数据从各个数据源中提取出来，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中的过程。

在数据集成阶段，需要选择合适的ETL工具，编写ETL脚本，并进行数据质量的检查和修复。

5.数据质量管理：数据质量管理是数据仓库系统设计的一个重要方面。

在数据质量管理阶段，需要进行数据质量评估、数据清洗和数据校验等工作，以保证数据的准确性、一致性和完整性。

二、实现阶段1.数据加载：在数据加载阶段，需要将经过ETL过程处理后的数据加载到数据仓库中。

数据加载可以采用增量加载或全量加载的方式，具体根据业务需求来确定。

同时，还需要定期对数据进行更新和维护，以保证数据的时效性。

2.数据查询与分析：在数据查询与分析阶段，需要设计和实现用于查询和分析的报表、仪表盘和数据可视化工具等。

通过这些工具，可以帮助用户方便地进行数据查询、统计和分析，从而支持决策分析和业务需求。

3.系统监控与优化：在系统实现之后，需要对数据仓库系统进行监控和优化。

数据仓库的设计与构建随着互联网及其相关技术的飞速发展，数据量也在逐渐增加，数据分析和挖掘逐渐成为了企业管理中不可或缺的部分。

为了更好地利用数据，从中获取有价值的信息，建立一个高效的数据仓库变得越来越重要。

一、什么是数据仓库数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的、可查询的数据集合。

它是从各个业务系统中提取数据，进行汇总、清洗、转换后的、可支持元数据管理的数据集合，用于支持企业决策和管理。

数据仓库可以理解为一种数据的集散地，将来自各个系统的数据统一处理，建立一个统一的数据模型。

仓库中的数据通常是历史数据，不断汇总历史数据，是数据仓库的核心价值。

二、数据仓库的架构1. 层次结构数据仓库的结构一般采用层次结构，如下图所示：数据仓库可分为三层，分别是数据源层（或称采集层）、数据存储层、数据展示层，每一层都有不同的功能和作用。

1.1 数据源层数据源层是指从各个业务系统中获取数据，并在经过清洗、转换、提纯等处理后，将数据提供给数据存储层。

数据源层往往包括一些关系型数据库、文本文件、日志文件等数据源。

1.2 数据存储层数据存储层是指将数据从各个数据源中收集、清洗、处理、转换后，存储在数据仓库中的一些实体表。

该层是整个数据仓库的核心部分，所有业务查询和决策分析均从此层开始。

1.3 数据展示层数据展示层是指将数据从数据存储层中取出来，进行适当的汇总、统计和分析，通过报表、图表等形式展示给业务用户，以便他们可以清晰地了解企业的运营情况。

2. 数据模型在数据仓库架构中，数据模型十分重要，它可以帮助我们更好地设计和构建数据仓库。

数据模型可分为物理模型和逻辑模型两种，其中逻辑模型又可以分为概念模型和逻辑模型。

2.1 物理模型物理模型是指实际的数据结构，即如何将设计好的逻辑模型映射到数据库中。

物理模型可以通过ER图、数据字典等形式呈现。

物理模型主要考虑物理存储空间、数据的安全性、可维护性等因素。

2.2 逻辑模型逻辑模型是指真实世界和计算机存储的数据模型的映射，它是设计数据仓库的重要依据。

数据仓库的设计和实现一、数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse)是指从不同数据源种搜集的信息，经过多维分析后形成的一个集中式且具备分析能力的数据存储库。

二、数据仓库设计的基本原则1. 集成性：数据仓库应该整合多个数据源的数据，具有全局性视角。

2. 时效性：数据应该是最新的，而非历史的，数据之间应该有时间关系。

3. 一致性：数据应该是唯一的、标准化的，并应该尽可能的与同一机构的不同业务应用和不同数据源适配。

4. 可访问性：数据应该是用户友好的，对多种数据操作的查询方式都要满足。

5. 稳定性：为避免影响公司核心业务，数据仓库必须保障数据的一致性，同时也保障数据的灵活性，以适应业务发展的方向。

三、数据仓库的设计流程数据仓库的设计流程可以大致分为以下几个步骤：1. 确定数据仓库的业务目标，指出数据仓库用于集成的数据源和数据仓库必须包含的内容。

2. 设计维度模型，理解主题业务流程，建立数据源和数据仓库之间的映射。

3. 设计度量模型，设定可计算的指标和各类跟踪指标。

这些指标是基于业务主题的分析，包括财务、物流和顾客等。

4. 设计 ETL 流程，其包括抽取阶段、转换阶段和装载阶段。

5. 设计物理架构，建立数据仓库到数据仓库工作台（作为交互的接口）的架构。

四、数据仓库的实现1. ETL 流程的实现，包括实现数据抽取、数据清洗、数据变换和数据装载为一体的各工作点，以完成 ETL 的流程。

2. 数据模型的实现，包括维度模型的物理模型和星型模型的物理模型。

物理模型也会设计纵向分区的间隔，同时也会考虑使用分区以便支撑大表的运行。

3. 明星和雪花分型的实现，考虑到性大数据、性能提升和系统的可维护性，将设计数据仓库的分层体系结构。

4. 单点登录、按权限进行数据授权，数据科技化越来越深，数据授权也会随之上升，因此数据仓库的权限设计也变得越来越重要。

5. 多维查询分析，利用数据挖掘、多维分析等技术把数据信息分析出来，是数据仓库的理解和利用它的关键。

数据仓库的设计和建设原则和方法随着企业数据规模的快速扩张和多样化，数据仓库已成为企业管理决策的重要工具。

数据仓库是以业务为基础、面向主题、集成的、稳定的、反映历史数据和随时间变化的数据的决策支持系统。

数据仓库的设计和建设，直接关系到企业决策水平和效率的提升。

本文将从数据仓库的概念、设计和建设原则以及关键技术等方面入手，深入探讨数据仓库的设计和建设原则和方法。

一、数据仓库的概念和特点数据仓库可以被视为数据库系统的一个特殊类型，它的最终目的是为了提供决策支持系统所需要的数据。

我们可以将数据仓库看作是支持整个企业决策制定的中央数据资源库，数据仓库中的数据是以主题为中心的，而不是以数据的分类为中心的。

因此，在数据仓库中数据之间的逻辑关系和数据的描述信息更为重要。

企业数据仓库的特点可以概括为：稳定、高效、集成、灵活、易用、易于扩展。

为了达到以上特点，数据仓库的设计和建设需要遵循一定的原则。

二、数据仓库的设计和建设原则1. 主题性原则数据仓库是以主题为中心的，因此谁使用数据仓库谁就是数据仓库的主题。

这也就是说一定要明确数据仓库中所包含的主题、对象、目的以及相应的分析需求，这是数据仓库应该始终注意的问题。

一个好的数据仓库，必须具备明确的主题性目标，它是建立在对业务主题的深刻理解和细致分析基础之上的。

2. 集成性原则数据仓库的数据来自不同的来源，需要通过从数据源中选取最有用的数据，并及时地对这些数据进行清洗、转换和加载等过程，使其达到一致性和可比性。

数据仓库所采用的各种数据格式都需要能够相互转换和兼容。

因此，数据仓库的设计和建设应该加强数据清洗、转换和加载等过程，并考虑到数据各种格式的相互转换和兼容性。

3. 稳定性和可靠性原则数据仓库中的数据是企业数据的“黄历”，反映了企业的历史变化。

因此，数据仓库的数据必须具有稳定性和可靠性。

要保证数据仓库的稳定性，需要建立严格的数据管理制度，以确保数据仓库中每一条数据的完整性、正确性、可靠性和一致性。

数据仓库设计方案一、引言随着企业数据量的不断增加和数据来源的多样化，数据仓库成为了一个重要的工具，用于存储和管理企业各部门的数据。

一个良好设计的数据仓库能够提供高效的数据访问和分析，并为决策提供准确的支持。

本文将详细介绍数据仓库的设计方案，包括架构、数据模型、ETL流程等。

二、数据仓库架构1. 基本架构数据仓库的基本架构由以下几个组件构成：•数据源：包括企业内部系统和外部数据源。

•数据提取层：负责从数据源中提取数据，并将数据转换为规范格式。

•数据存储层：用于存储已提取的数据。

•数据处理层：负责对存储的数据进行清洗、集成和转换。

•数据查询层：提供对存储在数据仓库中的数据进行查询和分析的接口。

2. 分层架构数据仓库的分层架构有助于分离数据的使用需求和数据存储的细节，提高数据仓库的性能和灵活性。

一般而言，数据仓库的分层架构包括以下几个层级：•原始数据层：存储从数据源中提取的未经处理的原始数据。

•集成数据层：存储经过清洗、集成和转换的数据，以满足各种查询需求。

•汇总数据层：存储经过聚合和汇总的数据，用于提供高效的查询和报表生成。

3. 高可用架构为了确保数据仓库的高可用性和可靠性，可以考虑以下架构设计：•数据备份和恢复：定期备份数据，并建立数据恢复机制，以应对灾难性的数据丢失。

•负载均衡：通过使用负载均衡器，将查询请求均匀分配给多个数据库节点，提高系统性能和可扩展性。

•数据同步：设置数据同步策略，确保不同节点上的数据同步一致性。

三、数据模型设计数据模型是数据仓库的核心组成部分，它描述了数据实体、属性和它们之间的关系。

一个好的数据模型能够提供准确和高效的数据查询。

常见的数据模型设计包括：•维度建模：通过将数据切分为事实表和维度表，建立起维度与事实之间的关系，提供灵活的数据分析能力。

•基于主题建模：根据业务需求，将数据组织成以主题为中心的数据模型，以提供特定领域的数据分析和查询功能。

四、ETL流程设计ETL（Extract-Transform-Load）是数据仓库中至关重要的一步，它涉及从源系统中提取数据、清洗数据并加载到数据仓库中。

数据库的数据仓库设计数据仓库是一个专门用于存储、查询和分析大量和多样化数据的系统。

它是企业决策支持系统中重要的组成部分，能够帮助企业快速获取、分析和利用数据，提供有价值的信息和洞察力。

在数据库的数据仓库设计过程中，需要考虑到数据的结构、查询性能、数据的一致性和安全性等方面的因素。

一、数据仓库的结构设计在数据仓库的结构设计中，需要考虑到如何组织数据、定义数据的维度和度量、数据的模型和架构等方面的因素。

一般来说，数据仓库采用星型或雪花型的数据模型，其中包含事实表和维度表两种类型的表。

事实表用于存储具体的业务数据，维度表用于存储描述业务数据的属性。

在设计数据仓库的时候，需要根据具体业务需求和数据的特点，确定合适的数据模型和架构。

二、数据仓库的查询性能查询性能是一个数据仓库设计中需要重点考虑的问题。

由于数据仓库存储的数据量通常很大，查询性能的优化是至关重要的。

在设计数据仓库的时候，可以采用一些技术手段来提高查询性能，比如索引优化、分区表、汇总表等。

索引优化可以提高数据的查找效率，分区表可以将数据分散到多个表中，从而减少查询的数据量，汇总表可以预先计算和存储查询结果，提高查询的速度。

三、数据仓库的数据一致性数据一致性是数据仓库设计中需要特别关注的问题。

由于数据仓库中包含了多个数据源的数据，数据的一致性可能会受到影响。

在设计数据仓库的时候，需要考虑如何保证数据的一致性，可以采用一些技术手段来解决这个问题，比如ETL（抽取、转换和加载）过程中的数据清洗和校验、事务的控制等。

数据清洗和校验可以保证数据的准确性和完整性，事务的控制可以保证数据的一致性。

四、数据仓库的数据安全性数据安全性是数据仓库设计中需要重视的方面。

数据仓库中存储着企业的核心数据和重要信息，如果不加以合理的保护，可能会对企业的利益和声誉造成严重的损失。

在设计数据仓库的时候，需要采取一系列的措施来保护数据的安全性，比如访问控制、数据加密、备份和恢复等。

数据仓库设计方案随着大数据时代的来临，数据在企业中扮演着越来越重要的角色。

数据仓库的设计方案，是在企业内部建立高效、灵活和可持续发展的数据架构的关键一环。

本文将探讨数据仓库设计方案的重要性、设计流程、关键要点以及可行性评估。

一、数据仓库设计方案的重要性数据仓库设计方案对于企业的发展至关重要。

首先，它能够帮助企业将分散的数据整合到一个统一的平台上，提高数据的质量和准确性。

其次，数据仓库可以为企业提供决策支持，通过数据分析和挖掘，帮助企业发现商机并制定相应的策略。

此外，数据仓库还能够提高企业的运营效率，通过优化数据的存储和查询方式，提供更加灵活和高效的数据访问能力。

二、数据仓库设计方案的流程数据仓库设计方案的流程一般包括需求分析、数据模型设计、ETL （提取、转换和加载）开发、数据库设计以及应用开发等环节。

1. 需求分析需求分析是数据仓库设计的第一步。

在这个阶段，项目团队需要与业务用户紧密合作，了解业务需求，明确数据仓库的目标和范围。

同时，还需对数据源进行调研，确定需要抽取和整合的数据内容。

2. 数据模型设计在数据模型设计阶段，项目团队需要根据业务需求和数据源特点，设计合适的数据模型。

一般而言，数据仓库采用星型模型或雪花模型。

通过合理的数据模型设计，可以实现数据的高效存储和查询。

3. ETL开发ETL是数据仓库的核心组成部分，负责将数据从各个数据源抽取出来，经过必要的转换和清洗后加载到数据仓库中。

在ETL开发过程中，需要编写抽取规则、转换处理逻辑以及加载策略，并建立相应的作业调度和监控机制。

4. 数据库设计在数据库设计阶段，需要确定数据库的结构和存储方式，包括表结构设计、索引设计以及存储分区等。

数据库设计需要考虑数据的访问效率、可扩展性以及安全性等方面的要求。

5. 应用开发最后一步是应用开发，将数据仓库中的数据通过可视化工具或自定义应用程序展现给用户。

应用开发需要根据业务需求，设计合适的报表、仪表盘以及数据分析功能，并保证系统的性能和稳定性。

数据仓库的设计与建设数据仓库是企业信息化建设中非常重要的一环。

有了数据仓库，企业可以更好地理解自身的业务现状和趋势，以此作为决策依据，优化业务流程和提升效率。

而数据仓库的设计与建设对于数据质量和效率也有着重要的影响。

本文将从不同角度对数据仓库的设计与建设进行探究。

1. 数据源的选择在数据仓库的建设中，最重要的环节之一就是确定数据源。

数据源的多少和质量对于数据仓库的建设具有决定性影响。

在选择数据源时，应考虑以下几点：（1）数据的完整性和结构化程度：数据源的数据应该尽量完整，且已经按照固定格式（如XML、JSON等）结构化，以方便数据的后续处理和使用。

（2）数据的时效性：数据源的数据应该能够及时更新，以满足数据仓库对实时数据的需求。

（3）数据的可靠性：数据源的数据应该经过严格的数据清洗和验证，确保其可靠性和准确性。

2. 数据清洗和加工对于从数据源获取的数据，经常需要进行一系列的清洗和加工操作，以便存储和分析。

（1）清洗：数据仓库需要准确、完整、一致和标准化的数据，因此在加入数据仓库之前，需要进行数据清洗。

清洗相关的工作包括去重、去空、去错、去重复等。

只有经过清洗的数据才能被更好地利用。

（2）转换：数据仓库中的数据通常需要转换成统一的格式和数据类型。

这意味着需要对数据进行映射、转换和转换。

数据可能来自多个不同的系统，因此需要将数据转换为一致的数据模式，以便更好地进行分析。

（3）加载：在加载数据到数据仓库之前，需要对数据进行处理以满足具体分析的需要，如数据分区、索引、审核、验证等。

此外，还需要根据情况进行数据分析、聚合和预处理等工作，以便更好地使用数据。

3. 数据仓库的架构数据仓库的架构是设计与建设中一个非常重要的环节。

架构的选择应该合理、可扩展，以可视化方式展示数据，方便用户查询和分析。

在架构设计时，应考虑以下几点：（1）数据库：选择适合企业的数据库。

例如，在数据量较小的情况下可以选择基于云的数据库，可以避免硬件投资和性能等问题。

数据仓库方案设计引言数据仓库是指将企业的不同数据源、不同格式的数据进行集成、建模、加工，在一个统一的存储空间中进行管理和分析的一种技术架构。

数据仓库的设计是数据仓库项目的核心环节，决定了数据仓库的性能、可靠性和可扩展性。

本文将介绍数据仓库方案设计的一般原则和步骤。

1. 数据仓库方案设计的原则1.1 一致性：数据仓库方案应该与企业的整体战略和业务目标保持一致，与其他系统和数据源保持一致。

1.2 可用性：数据仓库方案应该能够满足用户的需求，提供高质量、高性能的数据查询和分析功能。

1.3 可扩展性：数据仓库方案应该具有良好的可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增长而扩展。

1.4 安全性：数据仓库方案应该确保数据的安全性，保护企业的敏感信息不被泄露或滥用。

1.5 稳定性：数据仓库方案应该能够保持稳定运行，最小化系统故障和停机时间。

2. 数据仓库方案设计的步骤2.1 需求分析：明确数据仓库的目标、范围和用户需求，了解企业的业务流程和数据源。

2.2 数据建模：根据需求分析的结果，设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。

逻辑模型包括实体关系图和数据流程图，物理模型则是实际的数据库设计方案。

2.3 数据抽取：根据数据源的结构和格式，设计和实现数据抽取的方案。

数据抽取可以采用定期批量抽取，也可以采用实时或增量抽取。

2.4 数据转换：将抽取的数据进行清洗、转换和整合，以适应数据仓库的数据模型和格式要求。

2.5 数据加载：将转换后的数据加载到数据仓库中。

数据加载可以分为初始化加载和增量加载两个阶段，保证数据仓库中的数据与源系统的数据保持一致。

2.6 数据质量管理：对数据进行质量检查和纠正，确保数据仓库中的数据准确、完整和一致。

2.7 元数据管理：对数据仓库中的数据进行元数据管理，包括数据定义、数据血缘和数据关联等元数据信息的维护和查询。

2.8 查询和分析：设计和实现用户接口和查询工具，提供丰富的数据查询和分析功能，辅助用户进行决策和业务分析。

数据仓库系统设计与实现在当今大数据时代，数据已经成为重要的资产，更多的企业需要对海量数据进行采集、存储、管理、分析和挖掘，以追求更高的商业价值。

数据仓库系统是一种常见的大数据解决方案，用于把分散在企业各个系统中的海量数据聚合到一起，以便企业决策者能够更好地了解业务情况和趋势，并作出更好的战略决策。

一、数据仓库系统概述数据仓库系统是一个面向主题、集成、稳定、不同时间分辨率、支持决策分析的数据存储环境，它通过把分散在各个业务系统中的数据抽取、清理、装载到目标数据库中，以构建一个支持数据分析和决策的数据仓库。

数据仓库系统的主要特点包括：1. 面向主题：数据仓库系统侧重于业务数据，其目的是为了支持决策分析，比如市场营销分析、销售分析、客户管理分析等；2. 集成性：数据仓库系统采用集成的方式，把多个数据源中的数据集成到一起，以便进行分析和决策；3. 稳定性：数据仓库系统中的数据是一个稳定的、历史的和不易变化的数据集合，一旦存储到数据仓库中，就不会发生大规模的变化；4. 不同时间分辨率：数据仓库系统中的数据可以按照时间分辨率进行存储，以便对过去的业务情况进行深入的分析；5. 支持决策分析：数据仓库系统可以为企业决策者提供更好的数据支持，以便他们更好地了解业务情况和趋势。

二、数据仓库系统设计在设计数据仓库系统时，需要遵循以下几个原则：1. 数据分类：首先需要对数据进行分类，把历史数据和当前业务数据分类保存，避免数据混杂影响分析结果；2. 数据清理：对从各个数据源中获得的数据进行清洗，删除不必要的信息、重复信息或错误信息；3. 数据整合：对清洗后的数据进行整合，以便对数据进行更加深入的分析；4. 数据仓库建模：需要对数据进行建模，根据需要选择维度、事实表等建立数据仓库模型；5. 数据抽取：需要对需要保存的数据进行抽取，采用ETL流程抽取、转换和装载过程。

三、数据仓库系统实现数据仓库系统的实现需要考虑如下几个方面：1. 数据仓库平台的选择：常用的数据仓库平台包括Teradata、Oracle、Microsoft SQL Server和IBM DB2等，选择平台需要充分考虑企业实际需求；2. 数据仓库建设和运维人员的需求：需要考虑数据仓库建设和运维人员的技术水平和能力，以便在实现过程中不会出现人员配备不足的情况；3. 数据仓库模型的设计：需要根据业务需求和分析结果选择合适的数据仓库模型，以便对数据进行更好的运营和处理；4. ETL流程的设置：ETL流程的设置需要考虑到数据抽取、转换和装载的顺序和过程，尽量优化操作流程，减少人工干预。

数据仓库设计及构建方法数据仓库是指以主题为中心，集成企业各个数据源的历史数据，并对其进行处理、归纳、汇总等操作，最终生成可用于分析、决策和报表输出的高质量数据集合的系统。

在许多企业中，数据仓库已经成为必不可少的数据基础设施。

本文将从以下几个方面论述数据仓库的设计及构建方法。

一、需求分析在进行数据仓库的设计和构建前，需先进行需求分析。

需求分析阶段将明确数据仓库的目标、范围、内容和数据质量标准等关键要素。

1.目标：明确数据仓库的目标，是以提高企业决策水平还是提升业务流程效率为中心？2.范围：界定数据仓库要覆盖的业务领域、企业职能区域和用户群体。

3.内容：确定数据仓库所需的数据种类和数量，以及数据的更新周期。

4.质量标准：确定数据的准确性，完整性，一致性和及时性等关键指标，以确保生成高可靠性的数据集合。

二、数据模型设计在需求分析阶段明确核心数据以后，就可以进行数据模型的设计。

数据模型是数据仓库的基础，它提供了如何动态组织整个仓库数据的框架和标准。

1.研究业务流程：数据模型设计前，需要深入了解业务流程，必须对所有相关的业务分析进行详细的了解，以明确关键度和频率，以建立数据模型的基础，确保行业数据规范一致性和有效性。

2.选择合适的模型：根据企业需求、特点和业务数据特征选取数据模型，分为维度建模和规范化建模。

维度模型相对简单易理解，适合任务性应用场景。

规范化模型更符合统一数据管理的原则，适合多用途应用场景。

3.选择合适的工具：数据模型设计需要保证实施的数据建模设计与高质量建立的数据关系模型一致，切忌手动建模，使用合适的模型工具辅助设计可以极大提高模型的准确性和鲁棒性。

三、ETL处理ETL即抽取（extract）、转换（transform）和加载（load），是数据仓库系统中最核心的处理步骤，是将原始数据转换为适合于分析的数据，也是数据仓库与业务应用之间数据集成的重要手段。

ETL处理通常由ETL工具来完成。

1.数据抽取：从不同的数据源中抽取数据，并转换为统一格式，如XML、CSV和JSON等。

数据仓库概要设计数据仓库是一种用于集成、管理和分析企业数据的系统。

它是一个支持大规模的数据分析、数据挖掘、报告和查询的结构化数据存储环境。

数据仓库的设计和实现需要考虑多个方面，包括数据源、数据模型、ETL流程、物理架构和查询分析等。

一、数据源数据仓库的成功与否取决于数据源的质量和可靠性。

为了确保数据源的有效性，需要从多个源头获取数据，包括企业内部应用程序、外部数据提供商和第三方数据提供商。

在收集数据时，需要考虑到数据的质量和粒度，以及如何补充遗漏的数据。

二、数据模型数据模型是数据仓库设计的核心。

它确定了如何组织、管理和存储数据，以及如何满足用户需求。

在数据建模时，需要考虑到数据仓库的目标、用户需求、数据质量、数据架构和性能要求等多个方面。

常用的数据模型有星型模型和雪花模型，一般的设计原则是：颗粒度要足够小，维度要足够丰富，同时还要考虑到复杂查询的性能等因素。

三、ETL流程ETL流程是数据仓库中最复杂、最关键的部分。

它由三个部分组成：提取、转换和加载。

ETL需要考虑数据源的多样化和数据类型的多样化，同时还要将数据从源系统中提取出来并进行转换和加载。

需要对数据进行质量控制和异常处理。

ETL的设计需要考虑到性能、可靠性和可维护性等方面。

四、物理架构物理架构是数据仓库的运行环境，包括硬件、网络环境、存储设备和操作系统等。

物理架构的设计需要考虑到数据规模、负载、安全性、可扩展性和灾备（备份和恢复）等方面。

同时还需要注意硬件和软件的兼容性以及对性能影响的评估等因素。

五、查询分析查询分析是数据仓库中最核心的部分。

查询分析的目的是从数据仓库中提取有价值、有意义的信息，支持企业的决策和战略分析。

查询分析需要考虑到查询的实时性、复杂度、可扩展性和性能等多个方面。

为了优化查询性能，一般需要进行索引的设计和性能测试等工作。

综上所述，数据仓库的概要设计需要考虑到多个方面，包括数据源、数据模型、ETL流程、物理架构和查询分析等。

仓库管理系统仓库管理是整个物资供应管理系统的核心。

本实例着重讲解仓库管理模块, 给出数据库设计和程序实现过程。

1.系统设计1.1系统设计目标系统开发的总统任务是实现企业物资设备管理的系统化、规范化和自动化, 从而达到仓库管理效率的目的。

1.2开发设计思想●在本系统的设计过程中, 为了克服仓库管理信息处理量大的困难, 满足计算机管理的需要, 采取了下面的一些原则:●●统一各种原始单据的格式, 统一帐目和报表的格式。

●●删除不必要的管理冗余, 实现管理规范化、科学化。

●●程序代码标准化, 软件统一化, 确保软件的可维护性和实用性。

●界面尽量简单化, 做到实用、方便, 尽量满足企业不同层次员工的需要。

●建立操作日志, 系统自动记录所进行的各种操作。

1.3系统功能分析●本例中的仓库管理系统需要完成的功能主要有以下几点:●●仓库管理各种信息的输入, 包括入库、出库、还库、需求信息的输入等。

●●仓库管理各种信息的查询、修改和维护。

●●设备采购报表的生成。

●●在库存管理中加入最高储备和最低储备字段, 对仓库中的物资设备实现监控和报警。

●●企业各部门的物资需求的管理。

●●操作日志的管理。

●●仓库管理系统的使用帮助。

1.4系统功能模块设计在系统功能分析的基础上, 结合Visual C++程序编制的特点, 得到如图1-1所示的系统功能模块图。

图1-1 系统功能模块图2.数据库设计2.1数据库需求分析在仔细调查企业仓库物资设备管理过程的基础上, 得到本系统所处理的数据流程如图1-2所示：●本实例设计的数据项和数据结构如下:● ● 设备代码信息, 包括的数据项有设备号、设备名称。

● ● 现有库存信息, 包括的数据项有设备、现有数目、总数目、最大库存和最小库存。

● ● 设备使用信息, 包括的数据项有使用的设备、使用部门、数目、使用时间和出库时状态等。

● ● 设备采购信息, 包括的数据项有采购的设备、采购员、供应商、采购数目和采购时间等。