【正文】 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的 CLDS設(shè)計(jì)方法 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)思想 ? 為了提高系統(tǒng)的效率和性能，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、粒度、分割以及其他物理設(shè)計(jì)需要根據(jù)用戶所返回的信息不斷地調(diào)整和完善，而且數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要通過(guò)不斷地理解用戶的分析需求，向用戶提供更準(zhǔn)確、更有用的決策信息，所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)靈活性和擴(kuò)展性有較高的要求，它的建立是一個(gè)動(dòng)態(tài)、循環(huán)和反饋的過(guò)程。 ? 支持高性能的復(fù)雜分析。如果直接對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，會(huì)得到不同的結(jié)果，所以如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成也是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一個(gè)重要方面。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)步驟 ? 任務(wù)和環(huán)境的評(píng)估： 業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、 數(shù)據(jù)源所在系統(tǒng)和其中的數(shù)據(jù)的狀況 、可行性、障礙、 評(píng)定系統(tǒng)成功與否的基本原則 ，需要 企業(yè)高層負(fù)責(zé)人參加 ， 組成項(xiàng)目組 、 正規(guī)的文檔記載 ? 需求的收集和分析 ? 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)：高層設(shè)計(jì)、中層設(shè)計(jì)低層設(shè)計(jì) ? 定義記錄系統(tǒng) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的培訓(xùn) 高層設(shè)計(jì)（概念模型設(shè)計(jì)） ? 高層設(shè)計(jì)：主要考慮商業(yè)過(guò)程和商業(yè)需求的集成，將與目前商業(yè)過(guò)程有關(guān)的信息和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)試圖實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)合并在一起，創(chuàng)建信息包圖。在定義維度時(shí)，一般只涉及信息的主要途徑，不是企圖涉及所有可能的路徑。 ? 設(shè)計(jì)可以跟蹤的確定一個(gè)事件怎樣被完成和運(yùn)行的關(guān)鍵指標(biāo)。 ? 估計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的大小。 技術(shù)準(zhǔn)備工作 ? 技術(shù)評(píng)估 ? 管理大數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)的能力； ? 進(jìn)行靈活數(shù)據(jù)存取的能力； ? 根據(jù)數(shù)據(jù)模型重組數(shù)據(jù)的能力； ? 透明的數(shù)據(jù)發(fā)送和接收能力； ? 周期性成批裝載數(shù)據(jù)的能力； ? 可設(shè)定完成時(shí)間的作業(yè)管理能力。維度實(shí)體在指標(biāo)實(shí)體中表示。 ? 定義詳細(xì)類別實(shí)體。 ? 設(shè)計(jì)人員需要了解和考慮的問(wèn)題： ? 所選用的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，特別是存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和存取方法； ? 數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)的使用頻率、使用方式以及響應(yīng)時(shí)間； ? 存儲(chǔ)設(shè)備的特性等。對(duì)數(shù)據(jù)按照其重要程度、使用頻率和對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求等進(jìn)行分類，并將不同類別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的存儲(chǔ)設(shè)備中。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)生成 ? 設(shè)計(jì)接口 ? 從面向應(yīng)用和操作的環(huán)境生成完整的數(shù)據(jù) ? 基于時(shí)間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ? 數(shù)據(jù)的聚合 ? 對(duì)記錄系統(tǒng)進(jìn)行掃描，以便追加數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)裝入 ? 確定數(shù)據(jù)裝入的順序 ? 過(guò)濾無(wú)效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù) ? 數(shù)據(jù)老化 ? 數(shù)據(jù)粒度管理 ? 數(shù)據(jù)刷新 接口設(shè)計(jì) ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中提取出來(lái)的，所以在需要在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之間建立一個(gè)接口。 數(shù)據(jù)提取 ? 數(shù)據(jù)的提取是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成功的關(guān)鍵。復(fù)制機(jī)制包括數(shù)據(jù)發(fā)布器和數(shù)據(jù)閱讀器。最初只裝入一部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)生成第一個(gè)主題域，這樣能使設(shè)計(jì)人員輕易而迅速的對(duì)所做的工作進(jìn)行調(diào)整，然后再依次裝入全部數(shù)據(jù)。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是用于決策分析而不是事務(wù)管理。對(duì)于啟發(fā)式分析處理則需要在驗(yàn)證工具、 OLAP工具和數(shù)據(jù)挖掘工具中為用戶提供一個(gè)靈活的、功能強(qiáng)大的交互式界面，使決策者能夠方便地利用這些工具循環(huán)漸進(jìn)地進(jìn)行決策分析，最終獲得分析結(jié)果。 ? 適應(yīng)性維護(hù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是基于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件的，由于計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)發(fā)展十分迅速，每隔一定的周期硬件設(shè)備和系統(tǒng)軟件都會(huì)發(fā)生重大的變革，適應(yīng)性維護(hù)就是為了與變化了的環(huán)境相配合而進(jìn)行的對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行修改的活動(dòng)。 操作數(shù)據(jù) (局部 ) 操作數(shù)據(jù) (局部 ) 數(shù)據(jù)集市 企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)注意的幾個(gè)問(wèn)題 ? 需求第一 。 ? 數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的靈魂 。 ?保險(xiǎn) :滿足保險(xiǎn)行業(yè)日益增長(zhǎng)的各種查詢 、 統(tǒng)計(jì) 、 報(bào)表以及分析的需求 ， 提高防范和化解經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的能力 ， 有效利用這些數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo) ， 預(yù)測(cè)保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)， 甚至利用這些數(shù)據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)保險(xiǎn)企業(yè)的發(fā)展宏圖 ， 在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中贏得先機(jī) . ?客戶服務(wù)及營(yíng)銷方面 :CRM ?保健 :揭示出如何以較低費(fèi)用獲取較高質(zhì)量的治療策略趨勢(shì)和模式 . 參考資料 ? W. H. Inmon , 《 Building the Data Warehouse》 ，王志海等譯，機(jī)械工業(yè)出版社， ? San Anahory and Dennis Murray , 《 Data Warehousing in the Real World 》 （原版書，國(guó)內(nèi)未發(fā)行， 434頁(yè)） ? W. A. Giovinazzo, 《 ObjectOriented Data Warehouse Design》 ，瀟湘工作室譯，人民郵電出版社， ? Lou Agosta, 《 The Essential Guide to Data Warehouse》 ，瀟湘工作室譯，人民郵電出版社， ? Tom Hammergren著，曹增強(qiáng)等譯： 《 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) 》 ，中國(guó)水利水電出版社 ? Lou Agosta， 《 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)指南 》 ，人民郵電出版社 Q/A? 。 影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目成功的因素 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建前的影響因素 ? 管理層的信任 ? 從管理項(xiàng)目開始：面向主題 ? 交流實(shí)現(xiàn)目標(biāo) ? 任命一個(gè)面向用戶的項(xiàng)目經(jīng)理 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建時(shí)的影響因素 ? 采用成熟的技術(shù) ? 注重查詢而不是注重事務(wù) ? 只加載所需數(shù)據(jù) ? 定義合適的數(shù)據(jù)源：元數(shù)據(jù)映射 ? 明確定義主題 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)創(chuàng)建后的影響因素 ? 面向決策的使用者的信任 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目所需的角色 ? 管理角色 ? 項(xiàng)目主管 ? 項(xiàng)目經(jīng)理 ? 技術(shù)角色 ? 數(shù)據(jù)提供專家 ? 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)者 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)管理員 ? 數(shù)據(jù)遷移專家 ? 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換專家 ? 數(shù)據(jù)集市開發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)人 ? 質(zhì)量保證 /測(cè)試專家 ? 維護(hù)角色 ? 內(nèi)行的用戶 ? 培訓(xùn)教師 ? 技術(shù)文檔編寫人員 ? 工具專家 ? 銷售商聯(lián)系人 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)典型應(yīng)用 Use Of Data Warehouse 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用 ?證券 :可處理客戶分析、帳戶分析、證券交易數(shù)據(jù)分析、非資金交易分析等多個(gè)業(yè)界關(guān)心的主題，為客戶提供針對(duì)其個(gè)人習(xí)慣、投資組合的投資建議，從而真正作到對(duì)客戶的貼心服務(wù)。 ? 數(shù)據(jù)是基礎(chǔ) 。 ? 預(yù)防性維護(hù)：預(yù)防性維護(hù)則是指為了改進(jìn)系統(tǒng)未來(lái)的性能和功能打下基礎(chǔ)而進(jìn)行的修改工作。 ? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的日常管理工作： ? 清除過(guò)時(shí)的、不再使用的數(shù)據(jù)； ? 定期從源數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)，刷新數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)； ? 管理元數(shù)據(jù)等。例行分析處理是指一些要求比較明確、需要重復(fù)進(jìn)行的分析處理，通常屬于部門級(jí)的應(yīng)用，如部門的銷售分析、財(cái)務(wù)分析、報(bào)表分析等；啟發(fā)式分析是指隨機(jī)性較大的、即時(shí)進(jìn)行的分析處理，通常屬于企業(yè)高層決策者級(jí)的應(yīng)用，這種決策分析并沒有固定的模式，決策者受到某種信息的啟發(fā)而進(jìn)行一些隨機(jī)的決策分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程是一個(gè)反饋、循環(huán)的過(guò)程，原先對(duì)決策分析起作用的數(shù)據(jù)隨著時(shí)間的推移越來(lái)越陳舊無(wú)法再支持決策分析，通過(guò)與用戶的交流，反復(fù)進(jìn)行用戶需求分析，從而確定用戶真正需要的數(shù)據(jù)，清除老化、無(wú)效和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，不斷的適應(yīng)用戶的需求。 數(shù)據(jù)裝入 ? 數(shù)據(jù)裝入：即運(yùn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的接口程序，將數(shù)據(jù)裝入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。在大多數(shù)情況下，把數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)變化提取出來(lái)是通過(guò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)日志進(jìn)行的。由于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)有很大區(qū)別，所以在設(shè)計(jì)接口時(shí)，除了提取外還要完成數(shù)據(jù)的凈化、集成等。 ? 確定索引策略。不同的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)有不同的實(shí)現(xiàn)方式，應(yīng)綜合考慮存取時(shí)間、存取空間利用率和維護(hù)代價(jià)等因素，根據(jù)各種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍選擇合適的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。但是在有的決策分析中僅僅知道指標(biāo)值是不夠的，需要定義詳細(xì)類別實(shí)體，將星型模型轉(zhuǎn)換為雪花圖模型。信息包圖中的每一個(gè)維度實(shí)體位于星形圖的星角上，它以維度表的形式存在。 ? 主要工作： ? 定義指標(biāo)實(shí)體。 ? 定義如何訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 ? 確定用戶如何按層次聚合數(shù)據(jù)和移動(dòng)數(shù)據(jù)。隨著維度的定義，應(yīng)該進(jìn)一步確定用戶將怎樣對(duì)詳細(xì)信息進(jìn)行檢索，或者怎樣聚集數(shù)據(jù)。 ? 分析用戶需求（確定系統(tǒng)邊界）： ? 確定用戶要做的決策類型 ? 確定用戶決策時(shí)需要的信息 ? 確定原始信息 ? 決定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需要的信息的級(jí)別 ? 定義關(guān)鍵性能指標(biāo)（確定主要的主題域）： ? 主題域的公共鍵碼 ? 主題域間的聯(lián)系 ? 充分代表主題的屬性 高層設(shè)計(jì)（概念模型設(shè)計(jì)） ? 定義維度：每一個(gè)維代表一個(gè)統(tǒng)一的訪問(wèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中信息的途徑。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的集合，如果沒有各種分析應(yīng)用工具，一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是毫無(wú)意義的。 ? 對(duì)提取出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成。 ”