BI_数据仓库基础.docx

1BIBusinessIntelligence即商业智能商务智能综合企业所有沉淀下来的信息用科学的分析方法为企业领导提供科学决策信息的过程。BOSS业务运营支撑系BPM企业绩效管理BPR业务流程重整CRM客户关系管理CUBE立方体DM（Datamart）数据集市数据仓库的子集它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少一般只能为某个局部范围内的管理人员服务因此也称之为部门级数据仓库。DM（DataMine）数据挖掘DSS决策支持系统EDM企业数据模型3ERPEnterpriseResoursePlanning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统识别和规划企业资源从而获取客户订单完成加工和交付最后得到客户付款。换言之ERP将企业内部所有资源整合在一起对八个采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划从而达到最佳资源组合取得最佳效益。4ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环用户从数据源抽取出所需的数据经过数据清洗最终按照预先定义好的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中去。KDD数据库中知识发现5KPI企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具是企业绩效管理的基础。LDM逻辑数据模型6MDD多维数据库（MultiDimesionalDatabaseMDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维与关系数据库相比它的优势在于可以提高数据处理速度加快反应时间提高查询效率。Metadata(元数据)它是“关于数据的数据其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。MOLAP自行建立了多维数据库来存放联机分析系统数据7ODS（四个特点）(OprationalDataStore)操作型数据存储是建立在数据准备区和数据仓库之间的一个部件。用来满足企业集成的、综合的操作型处理需要操作数据存储是个可选的部件。对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储支持一些同时关连到历史数据与实时数据分析的数据暂时存储区域。8什么是数据集市DM数据集市可以看作是数据仓库的一个子集它含有较少的主题域且历史时间更短数据量更少一般只能为某个局部范围内的管理人员服务因此也称之为部门级数据仓库。二数据仓库DWDatawarehouse数据仓库是一个集合或过程4要素面向主题集成时间相关（反映历史变化）（稳定）不可修改的数据集合。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内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。特点传统操作型数据库数据仓库面向主题菜市场按功能来分类每一个模块就如一个小摊位萝卜青菜都有超市按类型分类如都为利润的分为一个事实表事实表和维表的分类集成的与特定的应用相关数据库之间独立的有联系ETL的过程已经是将多个数据库联系统一去除之间的不一致性。相对稳定通常实时更新数据根据需要及时发生变化供企业决策分析之用数据操作主要是数据查询一旦某个数据进入数据仓库以后一般情况下将被长期保留也就是数据仓库中一般有大量的查询操作但修改和删除操作很少通常定期的加载、刷新。反映历史变化主要关心当前某一个时间段内的数据包含历史信息系统记录了企业从过去某一时点下图是一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、数据的访问三个部分：最为重要的一张图这张图可以看出四个特点中面向对象集成数据源：是指企业操作型数据库中的各种生产运营数据即OLIP数据的存储与管理：数据仓库的存储主要由元数据的存储及数据的存储两部分组成。元数据是关于数据的数据其内容主要包括数据仓库的数据字典、数据的定义、数据的抽取规则、数据的转换规则、数据加载频率等信息。各操作数据库中的数据按照元数据库中定义的规则经过抽取、清理、转换、集成按照主题重新组织依照相应的存储结构进行存储数据的访问：由OLAP(联机分析处理)、数据挖掘、统计报表、即席查询等几部分组成。例如OLAP：针对特定的分析主题设计多种可能的观察形式设计相应的分析主题结构（即进行事实表和维表的设计）使管理决策人员在多维数据模型的基础上进行快速、稳定和交互性的访问并进行各种复杂的分析和预测工作。按照存储方式来分OLAP可以分成MOLAP以及ROLAP等方式MO