大数据决策支持与商业分析的数据仓库与数据湖构建.pptx
大数据决策支持与商业分析的数据仓库与数据湖构建
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2024-01-13
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REPORTING
2023WORKSUMMARY
目录
CATALOGUE
引言
数据仓库构建
数据湖构建
数据仓库与数据湖在决策支持中的应用
数据仓库与数据湖在商业分析中的应用
挑战与展望
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PART
01
引言
03
决策支持需求
企业需要更加智能、高效的数据处理和分析手段，以支持复杂商业环境下的决策制定。
01
数字化时代
随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据已经成为企业决策的重要依据。
02
大数据挑战
海量、多样、快速变化的大数据给传统数据处理和分析方法带来了巨大挑战。
1
2
3
利用大数据技术和方法，对数据进行收集、存储、处理和分析，为决策提供科学依据。
大数据决策支持
通过对市场、客户、竞争对手等商业环境的数据进行深入挖掘和分析，发现商业机会和潜在风险。
商业分析
大数据决策支持是商业分析的基础和前提，商业分析是大数据决策支持的应用和延伸。
大数据决策支持与商业分析关系
数据仓库（DataWarehouse）：为企业级决策支持系统和商业分析应用提供所需的数据存储和访问服务，具有面向主题、集成性、稳定性和时变性等特点。
互补性：数据仓库和数据湖在功能和应用上具有一定的互补性，前者更侧重于结构化数据的分析和处理，后者则更适用于非结构化数据的存储和处理。
融合趋势：随着技术的发展和应用的深入，数据仓库和数据湖之间的界限逐渐模糊，呈现出融合的趋势，形成了更加统一、高效的数据存储和处理平台。
数据湖（DataLake）：一种集中式存储和处理大量数据的平台，可以存储任何类型的数据并保持其原始格式，具有灵活性、可扩展性和低成本等优点。
PART
02
数据仓库构建
分层设计
采用分层架构，包括数据贴源层、数据明细层、数据汇总层和应用层，每层都有其特定的作用和数据处理方式。
元数据管理
建立元数据管理系统，对数据仓库中的数据进行统一管理和描述，方便后续的数据集成、清洗和使用。
数据安全设计
在数据仓库架构设计中考虑数据的安全性，包括数据的加密、权限控制等，确保数据的安全性和隐私性。
数据抽取
从各个数据源中抽取需要的数据，包括结构化数据和非结构化数据，并进行必要的转换和加工。
PART
03
数据湖构建
原始数据存储
支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储，如文本、图像、视频等。
数据格式转换
将数据转换为适合分析的格式，如Parquet、ORC等列式存储格式。
数据压缩与加密
对数据进行压缩以节省存储空间，同时支持数据加密以增强安全性。
03
02
01
对数据进行清洗、去重、整合等操作，提高数据质量。
数据清洗与整合
通过数据转换、特征工程等技术，增强数据的表达能力和预测性能。
数据转换与增强
利用数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将数据以图表、报告等形式展现出来，帮助决策者更好地理解数据和分析结果。
数据可视化与报告
PART
04
数据仓库与数据湖在决策支持中的应用
业务智能（BI）定义
01
利用数据仓库、数据挖掘等技术，对企业数据进行整合、分析，为决策者提供直观、准确的信息，辅助企业做出科学决策的过程。
决策支持系统（DSS）定义
02
基于计算机技术的交互式信息系统，旨在帮助决策者使用数据和模型进行问题分析和解决，提高决策效率和准确性。
BI与DSS关系
03
BI是DSS的重要组成部分，通过提供数据分析和可视化工具，支持DSS进行更高级别的决策分析。
数据仓库在决策支持中的作用
提供统一的数据视图，整合多个业务系统的数据，保证数据的准确性和一致性，为决策者提供全面的数据支持。
基于数据仓库的决策支持流程
数据抽取、转换、加载（ETL）-数据存储与管理-数据分析与挖掘-数据可视化与报表生成-决策制定与执行。
数据仓库概念
一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
PART
05
数据仓库与数据湖在商业分析中的应用
商业分析定义
商业分析是一种通过对商业数据进行收集、整理、分析、挖掘和可视化，以发现商业机会、优化商业决策和实现商业价值的过程。
商业分析重要性
随着大数据时代的到来，商业分析已经成为企业获取竞争优势的关键手段。通过对海量数据的深度挖掘和分析，企业可以更加精准地洞察市场趋势和客户需求，从而制定更加科学合理的商业策略。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和商业分析。
数据仓库概念
数据仓库通过提供统一的数据视图和强大的数据分析工具，支持企业进行多维度的商业分析，如销售分析、市场分析、客户分析等。同时，数据仓库还可以帮助企业实现数据的标准化和规范化，提高数据质量和可用性。
数据仓库在商业分