BI,数据仓库(DW)建模与ETL的实践技巧.pdf
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数据仓库设计与ETL技术实践;目录;01;;数据仓库的发展历程;;数据源管理;数据仓库优化策略;;02;;数据抽取（ETL）设计;;;ETL监控与日志分析;03;;数据一致性问题;;数据安全性与隐私保护;;数据仓库与BI集成;;实施案例分析;04;;数据仓库与BI工具集成;预测性分析与AI;;05;项目规划与需求分析;;项目生命周期管理;;项目案例分享;06;数据仓库与ETL的未来趋势;结论;;;隐私保护挑战;数据治理的重要性;提问与解答;
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数据仓库中的ETL和Metadata.ppt
ETL/元数据配合整体的建设策略 从简单元数据管理做起，规范ETL设计 项目必须分阶段依据元数据冻结需求 让业务人员尽早的使用元数据 小心数据质量的元数据，提供校验点 设计企业模型的同时，搭建数据集市 MSN Email: tommychang77@ Mobile: 多谢 数据仓库中的ETL和Metadata 数据仓库简介 元数据的实际问题 元数据与维护数据仓库 数据仓库简介 数据仓库是…… 数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程 W.H.Inmon
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数据仓库中ETL技术的研究.pdf
数据仓库中ETL技术的研究
张宁1贾自艳2史忠植2
1(中国科技犬学研究生院计算机学部，北京100039)
2(中科院计算技术研究所智能信．．E-处理重点实验室，北京100080)
E coinca
mail：lily—zn@yahoo
摘要 作为敷据仓库的点键部件，置持数据抽取、清洗、转
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经典数据仓库与ETL的实现过程.ppt
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数据仓库中ETL技术的研究张宁.pdf
数据仓库中!# 技术的研究
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张 宁 贾自艳 史忠植
% （中国科技大学研究生院计算机学部，北京 %EF ）
! （中科院计算技术研究所智能信息处理重点实验室，北京 %G ）
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数据仓库构建与ETL流程规范.docx
数据仓库构建与ETL流程规范
数据仓库构建与ETL流程规范
一、数据仓库构建的核心要素与实施策略
数据仓库作为企业数据资产的核心载体，其构建过程需兼顾技术架构、业务需求与长期可扩展性。科学的构建策略能够有效支撑数据分析、决策支持等高层应用，同时为ETL流程提供规范化基础。
（一）分层架构设计与模型选择
数据仓库通常采用分层架构实现数据逻辑隔离。典型分层包括：
1.ODS层（操作数据存储）：保留原始业务系统数据，不做清洗转换，仅实现全量或增量同步，为后续处理提供原始素材。
2.DWD层（明细数据层）：对ODS数据进行标准化清洗（如去重、空值处理、编码统一），形成面向主题的明细数据表，支持跨业务分
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数据仓库和BI技术概况.pdf
L数据仓库
1.1.概念
数据仓库项目是以关系数据库为依托，以数据仓库理论为指导、以OLAP为多层次多视
角分析，以ETL工具行数据集成、整合、清洗、加载转换，以前端工具行前端报表展现
浏览，以反复叠代验证为生命周期的综合处理过程。最终目标是为了达到整合企业信息信息,
把数据转换成信息、知识，提供决策支持。
12数据源
数据库、磁带、文件、网页等等。同一主题的数据可能存储在不同的数据库、磁带、甚
至文件、网页里都有。
1.3.数据粒度
粒度问题第一反应了数据细化
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BI数据仓库基础概念.doc
商业智能技术培训
——BI、数据仓库基础概念
目 录
1 商业智能(Business Intelligence)简介 3
2 数据仓库概念及发展 4
2.1.1 什么是数据仓库 4
2.1.2 数据仓库的关键技术 4
3 在线分析处理（OLAP） 5
4 数据挖掘（Data Mining） 6
商业智能(Business Intelligence)简介
随着经济的发展，企业所面临的竞争日益激烈。同时，信息技术的发展也使企业获取信息的手段和渠道也在不断增加，企业所面对的信息浩如烟海。而任何好的决策都需要事实和真实的数据。企业决策的正确程度也取决于
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支持数据仓库国际化的ETL技术中若干关键问题研究和实践的任务书.docx
支持数据仓库国际化的ETL技术中若干关键问题研究和实践的任务书
任务概述：
本任务主要针对支持数据仓库国际化的ETL技术中若干关键问题进行研究和实践，旨在提高ETL技术在数据仓库国际化方面的应用能力和效率，为企业在全球化进程中的数据管理提供支持。
任务目标：
-研究ETL技术在数据仓库国际化方面的若干关键问题，包括多语言字符集转换、时间和日期格式转换、货币单位转换等。
-开发支持数据仓库国际化的ETL工具，实现对多语言字符集、时间日期格式和货币单位的转换。
-针对大数据量、高速度等复杂场景下的数据仓库国际化需求，探索ETL技术在优化性能和提高数据质量方面的可行性方案。
任务内容：
-研究ETL
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数据挖掘 ETL演示 数据仓库.ppt
ETL（Extraction，Transformation，Loading）即数据的抽取、转换与装载。ETL工具可将业务系统中分布的、异构数据源中的数据抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为辅助决策、分析、查询提供统一的数据依据。 将原始数据从业务系统中读取出来的过程。 确定如何抽取源数据并非易事，需要对业务深刻了解，因此需要慎重规划： 在数据抽取前要充分理解数据源和数据定义 规划需要的数据源和数据定义 制定可操作的数据源 制定增量抽取的方案 转换主要是针对数据仓库建立的模型，通过一系列的转换来实现数据从业务模型到
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数据仓库建模探讨;内容;数据模型的重要性及其原则;建模基本方法;建模基本过程;概念模型 – 主题域划分实例;概念模型 – 主题域关系实例;概念模型 – 业务实体关系实例;数据模型层次;数据模型层次 – ODS;数据模型层次 – EDW;数据模型层次 – Data Mart;实施方法论 – 各个数据层的设计方法;实施方法论 – Data Mart设计过程;实施方法论 – 逻缉转物理典型场景;实施方法论 – 物理模型技术字段探讨;实施方法论 – 缓慢渐变维设计;实施方法论 – 缓慢渐变维实例;实施方法论 – 宽表实例;
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Oracle Warehouse Builder 10g - 数据表 - Oracle Corporation
Oracle Warehouse Builder 10g
Oracle Warehouse Builder 10g 是一种用来设计和部署商务智能应用程序、数据仓库和数
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数据仓库建模基础.doc
本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的，满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。
所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。
例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR