《数据仓库原理与应用》课件.ppt

数据仓库原理与应用欢迎来到数据仓库原理与应用课程！本课程旨在全面介绍数据仓库的核心概念、架构设计、实施流程以及应用案例。通过本课程的学习，您将掌握数据仓库的设计原则、ETL过程、OLAP技术以及数据挖掘方法，为您的职业发展和业务决策提供有力支持。希望您在本课程中收获满满，学有所成！

课程概述课程目标掌握数据仓库的基本概念和原理；理解数据仓库的架构设计和实施流程；熟悉常用的数据仓库技术和工具；能够应用数据仓库解决实际业务问题。课程内容数据仓库概述、数据仓库架构、数据仓库设计、ETL过程、元数据管理、OLAP技术、数据挖掘、数据仓库性能优化、数据仓库安全、数据仓库应用案例、数据仓库的未来趋势。学习方法理论学习与实践操作相结合；案例分析与小组讨论相结合；自主学习与教师指导相结合；积极参与课堂互动，认真完成作业和项目。

第一章：数据仓库概述本章作为课程的开篇，将带领大家走进数据仓库的世界。我们将从数据仓库的定义、特点入手，深入探讨数据仓库与传统数据库的区别。通过本章的学习，您将对数据仓库有一个清晰而全面的认识，为后续章节的学习打下坚实的基础。同时，我们还将回顾数据仓库的发展历史，了解数据仓库在不同阶段的演变和发展趋势。最后，我们将重点阐述数据仓库的重要性，以及数据仓库在业务决策支持、数据整合和提高数据质量等方面的重要作用。

什么是数据仓库定义数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的和时变的，用于支持管理决策的数据集合。特点面向主题、集成、非易失、时变；海量数据存储；多维数据分析；支持决策。与传统数据库的区别数据仓库主要用于分析决策，而传统数据库主要用于事务处理；数据仓库存储历史数据，而传统数据库存储当前数据；数据仓库面向主题，而传统数据库面向应用。

数据仓库的发展历史1早期阶段主要以报表系统和数据分析为主，数据来源单一，数据处理能力有限。2发展阶段数据仓库技术逐渐成熟，数据来源多样化，数据处理能力增强，开始应用于企业决策支持。3现代数据仓库大数据技术与数据仓库融合，数据处理能力大幅提升，实时数据仓库成为发展趋势，云数据仓库逐渐普及。

数据仓库的重要性1业务决策支持为企业提供全面的、准确的、及时的业务数据，支持企业进行战略决策、运营决策和战术决策。2数据整合整合企业内外部的各种数据资源，消除数据孤岛，形成统一的数据视图，提高数据的利用价值。3提高数据质量通过ETL过程进行数据清洗、转换和标准化，提高数据的准确性、一致性和完整性，为业务决策提供可靠的数据基础。

数据仓库的基本特征面向主题数据仓库围绕特定的主题组织数据，例如客户、产品、销售等，为特定主题的分析决策提供支持。集成的数据仓库整合来自不同数据源的数据，消除数据异构性，形成统一的数据视图。非易失的数据仓库中的数据一旦加载，一般不会被修改，主要用于查询和分析，而不是事务处理。时变的数据仓库中的数据会随着时间的推移而变化，反映历史数据的变化情况，支持趋势分析和预测。

第二章：数据仓库架构数据仓库的架构是数据仓库的核心组成部分，它决定了数据仓库的性能、可扩展性和安全性。本章将详细介绍数据仓库的基本架构、三层架构和逻辑架构，帮助您深入理解数据仓库的内部运作机制。此外，我们还将介绍数据集市的概念，以及数据集市与数据仓库的关系和应用场景。通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的数据仓库架构，并进行合理的设计和规划。

数据仓库的基本架构数据源各种业务系统、外部数据源等，提供原始数据。ETL层负责数据的抽取、清洗、转换和加载，将数据加载到数据仓库中。数据存储层存储经过ETL处理后的数据，例如关系型数据库、Hadoop等。OLAP层提供多维数据分析功能，例如多维数据库、报表工具等。数据展现层将分析结果以各种形式展现给用户，例如报表、图表、仪表盘等。

数据仓库的三层架构1数据访问层提供数据查询和分析功能，满足用户的数据需求。2数据存储层存储经过清洗、转换和加载后的数据，提供数据存储和管理功能。3数据获取层从各种数据源抽取数据，进行初步的清洗和转换，为数据存储层提供数据来源。数据获取层负责从不同的数据源抽取数据，并进行初步的清洗和转换，为数据存储层提供数据来源。数据存储层负责存储经过清洗、转换和加载后的数据，并提供数据存储和管理功能。数据访问层则负责提供数据查询和分析功能，满足用户的数据需求。

数据仓库的逻辑架构元数据描述数据仓库的数据结构、数据来源、数据转换规则等信息。1细节数据存储最原始的数据，例如订单明细、客户信息等。2汇总数据对细节数据进行汇总和聚合，形成各种统计指标，例如销售额、客户数量等。3元数据是数据仓库的“数据字典”，用于描述数据仓库的数据结构、数据来源、数据转换规则等信息。细节数据存储最原始的数据，例如订单明细、客户信息等。汇总数据是对细节数据进行汇总和聚合，形成各种统计