數(shù)據(jù)倉庫基本概念ppt38頁)-資料下載頁
2025-01-10 02:15本頁面
【正文】 局部數(shù)據(jù)倉庫 局部數(shù)據(jù)倉庫 討論話題三 ? 數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、分析主題的關系是什么？ ? 在數(shù)據(jù)集市間如何保證數(shù)據(jù)的一致性？ ? BI(商務智能 ) ? ETL（抽取、轉換、加載） ? META DATA（ 元數(shù)據(jù)） ? DATA MART(數(shù)據(jù)集市 ) ? SUBJECT(主題 ) ? DIMENSION(維度 ) 商務智能 ? 簡單定義 綜合企業(yè)所有沉淀下來的信息，用科學的分析方法，為企業(yè)領導提供科學決策信息的過程。 ? 完整定義 基于數(shù)據(jù)倉庫技術的決策支持系統(tǒng) (DSS)。它 以數(shù)據(jù)倉庫（ DW）技術為基礎，通過抽取、轉換和清洗將分散在企業(yè)各處的數(shù)據(jù)整合在一起，轉化為信息；進而以聯(lián)機分析處理（ OLAP）工具、數(shù)據(jù)挖掘（ DM）工具、報表工具為手段將信息提升為知識；最后運用可視化技術以快捷直觀的方式將探察分析結果呈現(xiàn)給最終用戶，為管理決策層提供量化依據(jù)的過程。 ETL 抽取、轉換、加載（ ETL） 數(shù)據(jù)抽?。?Extract）、轉換 Transform）、清洗（ Cleansing）、裝載（ Load）的過程。是構建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中去。 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù)（ Meta Data） 關于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)，指在數(shù)據(jù)倉庫建設過程中所產生的有關數(shù)據(jù)源定義，目標定義，轉換規(guī)則等相關的關鍵數(shù)據(jù)。同時元數(shù)據(jù)還包含關于數(shù)據(jù)含義的商業(yè)信息，所有這些信息都應當妥善保存，并很好地管理。為數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展和使用提供方便。 數(shù)據(jù)集市 數(shù)據(jù)集市（ Data mart） 即 ” 小數(shù)據(jù)倉庫 ” 。如果說數(shù)據(jù)倉庫是建立在企業(yè)級的數(shù)據(jù)模型之上的話。那么數(shù)據(jù)集市就是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫的一個子集，他主要面向部門級業(yè)務，并且只是面向某個特定的主題。數(shù)據(jù)集市可以在一定程度上緩解訪問數(shù)據(jù)倉庫的瓶頸。 主題 主題（ SUBJECT） 是一個在較高層次將數(shù)據(jù)歸類的標準，每一個主題對應一個宏觀的分析領域，針對具體決策需求可細化為多個主題表，具體來說就是確定決策涉及的范圍和所要解決的問題。 維度 維度 (DIMENSION） 是人們觀察數(shù)據(jù)的特定角度，是考慮問題時的一類屬性，屬性集合構成一個維 (時間維、地理維等 )。 演講完畢，謝謝觀看！
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