《oracle数据仓库》课件.ppt

Oracle数据仓库Oracle数据仓库是Oracle公司提供的企业级数据仓库解决方案。它提供了一系列工具和技术，帮助企业构建、管理和分析大型数据集。

课程大纲数据仓库基础数据仓库概述，特点，应用场景，构建步骤，维度建模，事实表和维度表，雪花模型和星型模型Oracle数据仓库架构架构概述，构建工具，数据抽取与转换，数据加载与优化，数据仓库中的查询优化数据仓库应用数据仓库中的聚合，分区，索引，物化视图，元数据管理，数据质量管理深入应用基于OLAP的分析，数据挖掘在数据仓库中的应用，数据可视化，数据仓库的安全管理，备份与恢复

数据仓库概述数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失性的、随时间变化的数据集合，用于支持管理决策。它用于分析历史数据，发现趋势和模式，并支持业务预测和决策。数据仓库通常由多个数据库组成，这些数据库被组织成一个一致的结构，以便于查询和分析。数据仓库系统通常使用专门的软件工具来管理和分析数据，例如ETL工具、数据建模工具和查询工具。数据仓库的构建是一个复杂的过程，涉及数据的收集、清理、转换、加载和分析。数据仓库是现代企业数据分析的基础，它为商业智能、数据挖掘和预测分析提供了强大的支持。

数据仓库的特点面向主题数据仓库以业务主题为中心，整合来自不同数据源的数据。数据集成将不同来源、不同格式的数据整合在一起，形成统一的数据视图。非易失性数据仓库中的数据一般不会被修改，除非有特殊情况。时效性数据仓库中的数据一般会有时间维度，方便分析历史趋势。

数据仓库的应用场景销售分析分析销售趋势，预测未来销售，制定销售策略。客户细分根据客户特征，进行客户细分，提供个性化服务。风险管理识别潜在风险，制定风险控制措施，降低损失。营销推广分析营销效果，优化营销策略，提高转化率。

数据仓库的构建步骤1需求分析明确业务需求，确定数据仓库的目标和范围，以及数据仓库的应用场景。2数据源分析识别数据源，分析数据源结构和数据质量，制定数据抽取策略。3数据建模设计数据仓库的逻辑模型和物理模型，包括维度建模、事实表和维度表等。4数据加载将数据从源系统加载到数据仓库，并进行数据清洗和转换。5数据验证对加载的数据进行验证，确保数据完整性和一致性。6数据仓库部署部署数据仓库系统，包括硬件、软件、网络和安全等。7测试和验证测试数据仓库系统，并进行性能优化和调整。8上线运行将数据仓库系统投入运行，并进行监控和维护。

维度建模11.核心概念维度建模是一种将数据仓库中的数据组织成事实表和维度表的方法。它利用多维分析的思想，将数据分解成多个维度，并根据这些维度进行分析。22.主要优点它能够提高查询效率，简化数据分析过程，并使数据更容易理解和使用。33.应用场景在数据仓库的构建过程中，维度建模被广泛应用于分析型数据仓库的构建，能够帮助用户更好地理解业务数据。44.数据组织通过将数据组织成事实表和维度表，维度建模使数据仓库中的数据更易于访问和分析。

事实表和维度表事实表事实表存储数据仓库中的核心数据，例如销售、库存、订单等。事实表通常包含度量值，例如销售额、数量、成本等。维度表维度表提供事实表数据的上下文信息，例如产品信息、客户信息、时间信息等。维度表通常包含描述性属性，例如产品名称、客户姓名、日期等。

雪花模型和星型模型雪花模型雪花模型是一种更复杂的多维数据模型。它通过将维度表进一步细化成多个层次，以实现更精细的分析。星型模型星型模型是一种简单且常用的多维数据模型。它以事实表为中心，周围环绕着多个维度表，每个维度表都包含特定维度的属性信息。

Oracle数据仓库的架构Oracle数据仓库架构通常采用分层式结构，包括数据源层、数据仓库层、数据集市层和应用层。数据源层主要负责从各种数据源中获取数据，数据仓库层负责存储和管理数据仓库中的核心数据，数据集市层针对特定业务需求提供数据分析服务，应用层负责将数据仓库中的数据应用于各种业务分析和决策支持。

Oracle数据仓库的构建工具11.OracleSQLDeveloperOracleSQLDeveloper是一个免费的图形工具，用于开发、调试和管理Oracle数据库。22.OracleDataIntegrator(ODI)ODI是一款企业级ETL工具，用于将数据从多个来源提取、转换并加载到数据仓库中。33.OracleWarehouseBuilder(OWB)OWB是一个图形化的数据仓库构建工具，支持数据建模、ETL、加载和管理。44.OracleEnterpriseManager(OEM)OEM提供了对Oracle数据库和数据仓库环境的监控、管理和性能调优功能。

数据抽取与转换1数据源从各种来源获取数据，例如关系型数据库、日志文件、社交媒体等等2数据清洗处理数据中的