【正文】 并且在企業(yè)范圍內保證知識轉移及用戶存取的便利； 回顧： 回顧項目開發(fā)過程，評估部署過程及對業(yè)務的影響。 ?多維分析又是數據倉庫的重要表現(xiàn)形式 ， 近幾年來由于互聯(lián)網的發(fā)展 ， 使得多維分析領域的工具和產品更加注重提供基于 Web前端聯(lián)機分析界面 ， 而不僅僅是在網上發(fā)布數據。 存儲和管理 ?數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理 。 數據庫與數據倉庫的辯證關系 傳統(tǒng)的事務處理環(huán)境不適宜于 決策支持應用 ?事務處理和分析處理的性能特性不同 ?數據集成問題 ?數據動態(tài)集成問題 ?歷史數據問題 ?數據的綜合問題 操作型環(huán)境和分析型環(huán)境的分離 從數據庫到數據倉庫 操作型數據 分析型數據的區(qū)別 操作型數據 分析型數據 細節(jié)的 綜合的，或提煉的 在存取瞬間是準確的 代表過去的數據 可更新 不更新 操作需求事先可知道 操作需求事先不知道 生命周期符合 S D L C 完全不同的生命周期 對性能要求高 對性能要求寬松 一個時刻操作一單元 一個時刻操作一集合 事務驅動 分析驅動 面向應用 面向分析 一次操作數據量小 一次操作數據量大 支持日常操作 支持管理需求業(yè)務系統(tǒng) DSS（ 決策支持系統(tǒng)） 現(xiàn)在 1990 數據集市 ODS 近線存儲器 探索 倉庫 數據倉庫概念的誕生 數據倉庫的定義 ?數據倉庫是面向主題的、綜合的、不同時間的、穩(wěn)定的時間集合，主要用于支持經營管理中的決策制定過程 數據倉庫之父 Bill Inmon 數據倉庫的四個基本特征 ?數據倉庫的數據是面向主題的 ?數據倉庫的數據是集成的 ?數據倉庫的數據是不可更新的 ?數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的 數據倉庫的體系結構 Data Extraction Transformation Engine Loader Metadata Manager Scheduler SAP RDBMS Legacy SAS External Information Database Quality Metadata 數據的抽取 存儲和管理 信息探索 Risk Customer Product Market Future Web EIS Query Reporting Data Mining DSS Visualize OLAP 數據的抽取（ 1） ?數據的抽取是數據進入倉庫的入口 。 數據倉庫的通俗解釋 數據倉庫是一個作為決策支持系統(tǒng)和聯(lián)機分析應用數據源的結構化數據環(huán)境。 聯(lián)機分析處理 “我們花了 20多年的時間將數據放入數據庫，如今是該將它們拿出來的時候了。從而，聯(lián)機事務處理成為整個 80年代直到 90年代初數據庫應用的主流。 puter 手工業(yè)務自動化 puter puter 很快就建立了許多應用系統(tǒng)， 在當時，一個企業(yè)可以簡單地通過擁有聯(lián)機事務處理的計算機系統(tǒng)而獲得強大的市場競爭力?！? 寶鋼股份質量方針 ?隨著市場競爭的加劇和用戶要求的提高，從大量數據中挖掘規(guī)律性知識，制定正確的生產策略和市場策略，顯得越來越重要。 ?經過多年的計算機應用 ， 寶鋼積累了大量豐富翔實的原始生產實績數據和各種業(yè)務數據 ， 它反映了企業(yè)生產經營過程中規(guī)律性的信息和知識 ， 由于缺乏集中存儲和管理 ， 對如何充分有效地利用這些數據， 卻一直沒有很好的解決方法 ， 不能利用它們進行有效的統(tǒng)計 、 分析及評估 ， 無法將這些數據轉換成企業(yè)真正有用的信息 。 – 我們會淹死在數據中 , 但卻為信息、知識所餓 ! 面臨的挑戰(zhàn) ?如何在堆積如山的企業(yè)交易數據中發(fā)現(xiàn)具有商業(yè)價值的閃光點？ ?如何使您的企業(yè)或組織在激烈的市場競爭中保持對客戶的吸引力？ ?如何預先發(fā)現(xiàn)和避免企業(yè)運作過程中不易察覺的商業(yè)風險？ 寶鋼整體產銷信息管理系統(tǒng) L4 L2 過程控制計算機系統(tǒng) L3 （分廠級） 生產控制計算機系統(tǒng) 寶鋼計算機系統(tǒng)的架構 L1 基礎自動化 基礎自動化 寶鋼的現(xiàn)狀及需求 ?寶鋼擁有許多傳統(tǒng)的 OLTP（ 聯(lián)機事務處理 ） 系統(tǒng) ，擔負著許多重要的日常事物處理工作 ， 在寶鋼的生產經營活動中扮演著重要角色 。 寶鋼股份的質量方針 “ 重用戶、重改進、重效率、重價值，為社會提供世界一流的產品和服務。例如銀行的儲蓄系統(tǒng)、 電信的計費系統(tǒng)，它們都屬于典型的聯(lián)機事務處理系統(tǒng)。 ?在計算機系統(tǒng)應用的早期，還沒有積累大量的歷史數據可供統(tǒng)計與分析。如果說傳統(tǒng)聯(lián)機事務處理強調的是更新數據庫——向數據庫中添加信息，那么聯(lián)機分析處理就是要從數據庫中獲取信息、利用信息。這個數據中心就叫作數據倉庫。 所不同的是 ， 今天的數據倉庫不必再為聯(lián)機事務處理的特性而奔忙 ， 由于技術的專業(yè)化 ， 它可更專心于聯(lián)機分析領域的發(fā)展和探索 。 數據的抽?。?2） ?數據倉庫中的數據并不要求與聯(lián)機事務處理系統(tǒng)保持實時同步 ， 因此數據抽取可以定時進行， 但多個抽取操作執(zhí)行的時間 、 相互的順序 、成敗對數據倉庫中信息的有效性則至關重要 。 信息探索 ?信息探索實際上相當于數據倉庫的門面 ， 其性能主要集中在多維分析 、 數理統(tǒng)計和數據挖掘方面 。 企業(yè)數據倉庫的另一種定義 它是一種可信的企業(yè)數據庫平臺 , 這些數據來自于各種各樣的數據源 ,并且在經過抽取、清洗和轉換后根據用戶的查詢適時地提供給用戶。 關系管理（客戶、供應商、訪問者、 ?) 數據挖掘、知識發(fā)現(xiàn)； ?... 數據倉庫相關領域的應用 及時獲取生產管理綜合信息，為決策者提供科學分析依據； 改善管理能力，可以得到憑直覺無法得到的結論； 對轉瞬即逝的機會快速作出反應，提高競爭能力； 既能夠管理宏觀信息也能夠管理微觀數據，可以追朔歷史； 數據倉庫的優(yōu)點 建立企業(yè)內部各部門之間的合作關系 。 數據倉庫的優(yōu)點（續(xù)） 投資回報率匯總結果 平均投資回報率 收回投資的平均時間 企業(yè) Source: IDC, The Foundations of Wisdom, 1996 321% 年 制造業(yè)的 ROI平均值高于其他行業(yè) 內容提要 ?動機與需求 ?數據倉庫技術 ?數據倉庫在寶鋼的實踐 ?結束語 “ 從 10%的人花 100%的時間使用工具 到 100%的人花 10%的時間使用工具.” SoundView Financial Group Business Intelligence Report 信息用戶所面臨的變化 信息生產者 信息消費者 高級用戶 IT人員 報表查閱者 活躍的分析人員 報表用戶 企業(yè)信息環(huán) ? 業(yè)務用戶 希望得到的不僅是一個含有正確信息的報表，并且需要能進一步分析及格式化報表的基本的功能，以滿足其特定的需要。 對公司信息環(huán)境的影響 從數據到信息到知識 Source: Data Warehouse Network, June 1997. 業(yè)務增值 信息管理成熟期 數據 信息 知識 自動控制 創(chuàng)新 適應 成本降低 操作系統(tǒng) 收入增加 決策支持系統(tǒng) 市場領先 面向客戶的系統(tǒng) F 一些組織已經進入知識發(fā)現(xiàn)