理解数据仓库模型讲解.ppt

个人对数据仓库的理解.docx 数据仓库（一）、数据仓库这个概念的兴起30年前，所有的美国的任何行业都轰轰烈烈的进行着信息化的活动。各种业务活动都由电脑处理，叫做“业务系统”。必然的，所有业务系统里都有查询统计功能。20年前，随着电脑化的业务系统里存储的历史数据逐渐增加，他们发现查询历史数据或者做业务统计的速度越来越慢。对业务数据统计分析的需求也越来越复杂。业务系统已经不堪重负。于是很多公司就把，业务系统里的历史数据拿出来，放在另一个地方，专门负责对历史数据的查询统计分析。这个工作显得越来越重要，也越来越有企业肯花钱来做，也越来越有人认真的研究怎么把查询统计分析的工作做好。10多年前，开始美国人开始有人起名字，就叫“数据仓库

2017-02-03 约字 7页立即下载

数据仓库模型全景.pdf 数据仓库模型全景 数据仓库模型构建一、数据仓库构建需要考虑的问题与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，要考虑更全面的因素，包括：・业务求：从了解业务求着手分析业务特点和业务期望；・系统架构：从系统架构和数据分布、数据特性等角度，分析系统架构设计上是否有问题； •逻辑设计：从数据模型逻辑设计出发是否设计合理，

2024-06-23 约1.56万字 13页立即下载

数据仓库开发模型.pptx 第二章数据仓库开发模型参考课件： 2.1数据仓库的开发模型现实世界张三客户客户与产品概念世界特性个体整体整体间联系逻辑世界属性实体同质实体异质实体计算机世界列（字段、数据项）记录表文件数据库信用现实世界是存在于现实之中的各种客观事物。概念世界是现实情况在人们头脑中的反应。逻辑世界是人们为为将存在于自己头脑中的概念模型转换到计算机中的实际的物理存储过程中的一个计算机逻辑表示模式。计算机世界则是指现实世界中的事物在计算机系统中的实际存储模式。图2.1现实与不同模型的变化联系现实世界概念模型逻辑模型物理模型 数据仓库 元数据模型数据粒度模

2025-06-02 约5.12千字 10页立即下载

数据治理及数据仓库模型设计.pptx DATAGURU专业数据分析社;DATAGURU专业数据分析社;数据治理及数据仓库模型设计讲师;DATAGURU专业数据分析社;数据治理及数据仓库模型设计讲师;DATAGURU专业数据分析社;DATAGURU专业数据分析社;大数据时代的数据治理DATAG;什么是数据治理(DataGo;数据治理的技术组成数据治理涉及;几个名词在本课程中的概念解释（;几个名词在本课程中的概念解释（;为什么要学数据治理？——对学员;为什么要做数据治理？——对客户;为什么要做数据治理？——对客户;数据治理的意义和价值DATAG;Inventory解析抽取审批;2.数据治理方案DATAGU;数据治理管理体系数据管理组织

2024-06-20 约小于1千字 24页立即下载

数据仓库数据建模模型设计.pptx BI.Insurance i.DWM for PC 模型设计说明;日程;日程;EDW体系架构;为什么需要企业模型？;EDW 数据模型在项目实施中的作用 ;日程;模型总体结构－EM DataMarts;DWM 数据模型逻辑结构;BI.Insurance i.DWM for PC;BI.Insurance i.DWM-Agreement;BI.Insurance i.DWM-Claim;BI.Insurance i.DWM-Physical Object;日程;;日程;Hash code;Hash code字段组成规则;Partition key; | ;对保单和理赔状态的特殊处理示例;

2019-08-06 约1.11千字 60页立即下载

第章数据仓库中的数据及组织讲解.ppt 五邑大学信息学院　　何国辉五邑大学计算机学院何国辉 数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data Mining 数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data Mining 第三章 数据仓库中的数据及组织 数据仓库中存储两类数据：业务数据和元数据。业务数据，分为：细节数据综合数据有关元数据在本章稍后再述 3.1 数据仓库中的数据组织 数据仓库中存储的数据 3.1 数据仓库中的数据组织（续）后备数据后备数据后备数据高度综合级轻度综合级当前细节级早期细节级元数据源数据经过抽取、转换后，首先

2016-11-04 约3.03千字 33页立即下载

数据仓库概念的简单理解..doc 数据仓库概念的简单理解 ? 一个典型的企业数据仓库系统通常包含数据源、数据存储与管理、OLAP服务器以及前端工具与应用四个部分。如下图所示： ? 数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于企业操作型数据库中（通常存放在RDBMS中）的各种业务数据和办公自动化（OA）系统包含的各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息、竞争对手的信息以及各类外部统计数据及各类文档等；数据的存储与管理：是整个数据仓库系统的核心。在现有各业务系统的基础上，对数据进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行重新组织，最终确定数据仓库的

2017-01-26 约5.06千字 7页立即下载

33数据仓库设计逻辑模型.ppt 第一次作业题目请详细描述数据库应用系统与数据仓库之间的区别。（越详细越好，越全面越好）下星期三以前交。 数据仓库设计——逻辑模型内容提要 数据仓库的逻辑模型设计分析主题域粒度模型设计数据分割设计数据抽取模型设计元数据模型建立 数据仓库的逻辑模型设计 数据仓库的逻辑模型设计任务：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题；确定粒度层次划分；确定数据分割策略；关系模式的定义和记录系统定义、确定数据抽取模型等。 数据仓库的逻辑模型设计逻辑模型最终设计成果：每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中；粒度划分；数据分割策略；表划分和数据来源等。分析主题域

2017-10-14 约3.25千字 29页立即下载

阿里数据仓库模型设计.pptx 数据建模介绍;数据仓库构造方法 ;支付宝业务系统简介 ;支付宝业务系统 ;支付宝数据仓库架构原那么;传统仓库架构方法;支付宝交易主题现状;数据仓库模型建设目标示意图;仓库根底数据层建设的意义;第三方支付企业支付宝数据仓库体系结构;建立企业级概念数据模型(CDM)的根本架构;九大数据概念变迁 ;第三方支付企业支付宝数据模型设计;DW五层模型是按照EDW各个应用层次的需求进行分层细化而来的，每个层次满足不同的应用。分为以下5层： 1.ODS数据准备层 2.DWD数据明细层 3.DW(B/S)数据汇总层 4.DM数据集市层 5.ST数据应用层 ;DW五层模型架构介绍 ;DW模型架构第一层介绍-OD

2025-05-25 约小于1千字 29页立即下载

数据仓库及ETL2016.09.19讲解.pptx 数据仓库及ETL介绍;;1、数据仓库;1、数据仓库;1、数据仓库的特点;主题与主题域;主题与主题域;主题与主题域;维度建模;维度建模;星形模型与雪花模型;雪花模型;星形模型与雪花模型;星形模型缺点;缓慢变化维;缓慢变化维处理方式;Type 2 TYPE 3;Type 4: add history table;Type 6 ;代理主键;一致性维度;总线架构;数据仓库架构;快速判断数据仓库水平;ETL 34个子系统;ETL 34个子系统;27;28;;数据的清洗和一致化;数据的清洗和一致化;数据的清洗和一致化;数据的清洗和一致化;管理ETL环境;管理ETL环境;36;37;38;39;客户端和

2017-04-16 约小于1千字 45页立即下载

数据仓库的数据模型、数据组织、数据仓库设计.ppt 占用大量资源，影响系统性能，不实用04问题05前后映象文件的方法：抽取数据到数据仓库之后,本次将抽取数据之前，对数据库分别作一次快照，比较两幅快照的不同，确定追加的数据01方法简单03优点02缺点日志文件法：通过分析数据库系统日志文件来获取数据变化的情况，得到追加内容。利用DB的固有机制，数据只限于日志文件，不用扫描整个数据库优点原来日志文件的格式是依据DB系统的要求设计的。要进行改进。如：对一个记录的多次更新，日志文件将全部变化过程都记录下来，而数据仓库，只要最终结果本章要点第4章数据仓库设计**-数据仓库的设计原则1数据仓库的设计步骤2数据仓库生成3数据仓库的使用与维护4数据仓库设计**-

2025-04-11 约2.16万字 10页立即下载

数据仓库1-数据仓库概述.ppt 第1讲 数据仓库概述;数据仓库概述;数据仓库概述;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1数据仓库产生的原因;1.1.1操作型数据处理;1.1.1操作型数据处理;1.1.1操作型数据处理;1.1.2分析型数据处理;1.1.2分析型数据处理;1.1.2分析型数据处理;;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限;1.1.4数据库系统的局限（续）;2）“蜘蛛网”问题解决数据分散的一种方法就是对数据进行集成抽取程序带来了“蜘蛛网”问题，

2017-05-03 约3.75千字 57页立即下载

第8章 数据仓库(多维数据库模型).ppt 第 14 讲 数据仓库 一、基本概念随着数据库技术的应用普及和发展，人们不再仅仅满足于一般的业务处理，而对系统提出了更高的要求：提供决策支持。数据库技术何谓数据仓库？一种面向分析的环境；一种把相关的各种数据转换成有商业价值的信息的技术。 1、从数据库到数据仓库 数据库系统能够很好的用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。特别是当以业务处理为主的联机事务处理（OLTP）应用和以分析处理为主的DSS应用共存于一个数据库系统时，就会产生许多问题。例如，事务处理应用一般需要的是当前数据，主

2017-06-26 约字 30页立即下载

数据仓库(多维数据库模型).ppt 第 14 讲 数据仓库 一、基本概念随着数据库技术的应用普及和发展，人们不再仅仅满足于一般的业务处理，而对系统提出了更高的要求：提供决策支持。数据库技术何谓数据仓库？一种面向分析的环境；一种把相关的各种数据转换成有商业价值的信息的技术。 1、从数据库到数据仓库 数据库系统能够很好的用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。特别是当以业务处理为主的联机事务处理（OLTP）应用和以分析处理为主的DSS应用共存于一个数据库系统时，就会产生许多问题。例如，事务处理应用一般需要的是当前数据，主

2017-02-23 约5.26千字 30页立即下载

数据仓库中的逻辑数据模型设计.doc 技术 !#$%’() 数据仓库中的逻辑数据模型设计中国建设银行信息技术管理部厦门开发中心林谊随着中国建设银行上市信息披露和人民银行监管概念模型设计中，已经确定了几个基本的主题域，即所要求的不断提高，能否与世界先进银行管理模式接轨、谓概念模型。简单说，它们是对真实世界中的概念的描建立现代化管理体系，已经成为建设银行管理层面临的述，是实实在在的事物概念，而不是软件实体，弄清这点巨大挑战。数据仓库的建设目的在于对银行跨业务领域很重要。在表达形式上，它们一般是由一组静态的结构的数据进行整合，并在此基础上建立基于共享数据的商图来表示。业智能发展能力和管理决策支持能力，为最终实

2017-05-21 约3.79千字 7页立即下载