数据仓库厂商比较

一、数据仓库厂商简介

1、IBM

IBM，即国际商业机器公司，1911 年创立于美国，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司，目前拥有全球雇员31 万多人，业务遍及160 多个国家和地区。2004 年，IBM 公司的全球营业收入达到九百六十五亿美元.

在过去的九十多年里，世界经济不断发展，现代科学日新月异，IBM 始终以超前的技术、出色的管理和独树一帜的产品领导着全球信息工业的发展，保证了世界范围内几乎所有行业用户对信息处理的全方位需求。众所周知，早在1969 年，阿波罗宇宙飞船载着三名宇航员，肩负着人类的使命，首次登上了月球；1981 年哥伦比亚号航天飞机又成功地飞上了太空。这两次历史性的太空飞行都凝聚着IBM 无与伦比的智慧。

IBM 与中国的业务关系源远流长。早在1934 年，IBM 公司就为北京协和医院安装了第一台商用处理机。1979 年，在中断联系近30 年之后，IBM 伴随着中国的改革开放再次来到中国。同年在沈阳鼓风机厂安装了中华人民共和国成立后的第一台IBM 中型计算机。

随着中国改革开放的不断深入，IBM 在华业务日益扩大。80 年代中后期，IBM 先后在北京、上海设立了办事处。1992 年IBM 在北京正式宣布成立国际商业机器中国有限公司，这是IBM 在中国的独资企业。此举使IBM 在实施其在华战略中迈出了实质性的一步，掀开了在华业务的新篇章。随后的1993 年，IBM 中国有限公司又在广州和上海建立了分公司。到目前为止，IBM 在中国的办事机构进一步扩展至哈尔滨、沈阳、深圳、南京、杭州、成都、西安、武汉、福州、重庆、长沙、昆明和乌鲁木齐等16 个城市，从而进一步扩大了在华业务覆盖面。伴随着IBM 在中国的发展，IBM 中国员工队伍不断壮大，目前已超过5000 人。除此之外，IBM 还成立了8 家合资和独资公司，分别负责制造、软件开发、服务和租赁的业务。

IBM 非常注重对技术研发的投入。1995 年，IBM 在中国成立了中国研究中心，是IBM 全球八大研究中心之一，现有150 多位中国的计算机专家。随后在1999 年又率先在中国成立了软件开发中心，现有近2000 位中国软件工程师专攻整合中间件，数据库，Linux 等领域的产品开发。

二十多年来，IBM 的各类信息系统已成为中国金融、电信、冶金、石化、交通、商品流通、政府和教育等许多重要业务领域中最可靠的信息技术手段。IBM 的客户遍及中国经济的各条战线。

与此同时，IBM 在多个重要领域占据着领先的市场份额，包括：服务器、存储、服务、软件和笔记本电脑等。

取诸社会，回馈社会，造福人类，是IBM 一贯奉行的原则。IBM 积极支持中国的教育事业并在社区活动中有出色的表现。

IBM 与中国高校合作关系的开始可追溯到1984 年，当年IBM 为中国高校作了一系列计算机设备硬件和软件的捐赠。1995 年 3 月，以IBM 与中国国家教委（现教育部）签署合作谅解备忘录为标志，“IBM 中国高校合作项目”正式启动，这一长期全面合作关系的基本宗旨是致力于加强中国高校在信息科学技术领域的学科建设和人才培养。10 年来，IBM 中国高校合作项目不断向着更高的水平、更深的层次和更广的领域发展，对中国高校信息技术相关专业的学科建设和人才培养起到了积极的推动作用。

自1995 年以来，IBM 已向中国高校捐赠了价值人民币10.1 亿元的计算机设备、软件及服务。此外，通过与教育部在基础教育领域的合作，IBM 向中国教育机构捐赠的设备总价值达人民币3177 万元。迄今为止，IBM 对中国教育机构的捐赠已高达人民币10.4 亿元。

在高校合作项目方面，目前IBM 已与50 多所中国知名高校建立了合作关系。30 万人次学生参加了IBM 技术相关课程的学习和培训，3.7 万人次学生获得IBM 全球专业技术认证证书，3000 人次教师参加了IBM 组织的不同形式的师资培训。

除了在高等教育领域与中国教育界进行合作之外，IBM 还将合作范围积极拓展到基础教育领域。继2001 年IBM KidSmart“小小探索者”儿童早期智力开发工程引入中国以来，IBM 已经连续4 年在中国开展了这一项目。目前IBM 已与遍及全国各省、市、自治区共38 个城市的近400 所幼教机构进行合作，

捐赠了1600 套KidSmart 儿童电脑学习中心。

自2003 年起，IBM 与教育部进一步合作，在北京、上海、广州和成都的12 所小学开展了Reinventing Education“基础教育创新教学项目”，采取更多、更有价值的支持方式，把国外成熟的经验和资源引入中国，并充分结合中国的现状和需求，更好地帮助学校借助IT 手段提高教学效果。

通过上述两个项目，共有6000 多名基础教育领域的骨干教师接受了IBM 的免费培训，10 万名儿童受益。

2003 年，IBM TryScience Around the World“放眼看科学”青少年科普项目在中国正式启动。通过这个项目，IBM 向中国的科技馆捐赠电脑终端，终端通过高速网络与异地服务器相连并将服务器上的丰富内容呈现给科技馆的访问者。“放眼看科学”内容涵盖了生态考古、太空探索、极限运动、海洋生物等多个方面，为青少年打开了一道接触科普知识、了解科学概念的全新大门。目前，IBM 已向 6 个城市的科技馆捐赠了25 套IBM TryScience Kiosk 多媒体终端。

对于IBM 在中国的出色表现和突出贡献，媒体给予了IBM 十分的肯定。IBM 先后被评为“中国最受尊敬企业”、“中国最受尊敬的外商投资企业”、“中国最具有价值的品牌”、“中国最佳雇主”等。IBM 大中华地区董事长兼首席执行总裁周伟焜先生从2001 年到2004 年连续被评为年度IT 财富人物。2004 年，IBM 中国公司被《财富》杂志中文版评选为“中国最受赞赏的公司”，并荣居榜首。

IBM 的前任CEO 郭士纳先生在谈到IBM 中国公司的时候，曾经深情地说：“I BM 怀着对中国的承诺，为中国建立一家世界上首屈一指的信息技术公司。它设在中国，为中国人服务，有朝一日也为全世界服务。IBM 中国公司必将会成为…中国的IBM 公司?，成为中国经济的一部分。” 回顾IBM 在中国的成长历程，从最初的战略尝试阶段，到中期的战略投资阶段，再到全面融入阶段，IBM 始终怀着对中国的深切承诺。

2004 年，IBM 与中国的合作伙伴关系进一步加强：IBM 在上海成立了亚太总部；与联想公司进行战略合作，共同发展个人电脑业务；长城公司共同组建了长城国际系统科技（深圳）有限公司，从事服务器生产。

面向2005 年，IBM 在中国发布了三大战略方向，即：保持快速成长；加强以解决方案和服务为核心的高价值业务和用创新帮助中国客户成功转型并提升其执行力、生产力和竞争力。

今天，新时代的IBM 中国公司，正秉承“成就客户、创新为要、诚信负责”的核心价值观，引领中国客户共同走向随需应变的转型之路。

2、Oracle

甲骨文公司（Oracle）是世界上最大的企业软件公司，向遍及145多个国家的用户提供数据库、工具和应用软件以及相关的咨询、培训和支持服务。甲骨文公司总部设在美国加利福尼亚州的红木城，，2003财年收入达到95亿美元，是《财富全球500强》企业。自1977年在全球率先推出关系型数踞库以来，甲骨文公司已经在利用技术革命来改变现代商业模式中发挥关键作用。甲骨文公司同时还是世界上唯一能够对客户关系管理―操作应用―平台设施进行全球电子商务解决方案实施的公司。

甲骨文公司1989年正式进入中国市场，成为第一家进入中国的世界软件巨头，标志着刚刚起飞的中国国民经济信息化建设得到了甲骨文公司的积极响应，甲骨文首创的关系型数据库技术也从此开始服务于中国用户。

1991年7月，经过了近两年时间的努力开拓，为了更好地与迅速发展的业务相适应，甲骨文公司在北京建立独资公司——北京甲骨文软件系统有限公司。

2000年8月8日，甲骨文公司正式启用位于北京国贸大厦的办公新址，成为公司立足于长期服务中国市场的又一里程碑，也是长期扎根中国市场的新起点。

目前，甲骨文公司在北京、上海、广州和成都均设立了分支机构，向中国市场全面提供Oracle9i电子商务平台、Oracle电子商务应用软件以及相关的顾问咨询服务、教育培训服务和技术支持服务。甲骨文公司在中国的员工达483人。

2002年10月，甲骨文公司在深圳成立甲骨文中国研发中心，服务于技术开发、产品认证和本地化、

技术支持等关键领域。第二个研发中心也于2003年10月在北京揭幕。

甲骨文公司在中国的目标是：通过提供并传授领先技术，帮助中国软件企业在快速增长的经济大潮中取得成功，促进中国软件业的发展，同时也为中国的广大用户提供性价比高、可靠、安全的企业软件，为他们的业务增长作出贡献。

我们的策略是：推进本地化建设、建立牢固的合作伙伴关系、对中国市场实现承诺。目前，公司在中国91%的业务都是通过本地合作伙伴进行的。我们还与中国人才交流基金会合作，每年为4,000名中国软件工程师进行培训，以满足市场对软件专业人员的上升需求。

3、Sybase

成立于1984 年，总部设在美国加州的Sybase 公司是全球最大的专注于信息管理和信息移动技术的企业级软件公司，其业界领先的技术及解决方案将数据从数据中心传递到任何所需的地方。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase 不仅拥有业界最完整的企业数据管理系统、领先的企业门户产品以及移动与无线解决方案，还致力于整合各种应用平台、数据库和应用软件，协助客户和合作伙伴成就企业信息无限化。

Sybase 拥有分布在全球60 个国家的4000 多名员工，为实现其"每时每刻满足用户需求"的承诺奠定了坚实的基础。经过二十多年的奋斗与开拓，Sybase 公司取得了令人瞩目的成绩。Sybase 占据着移动数据库、移动中间件及企业级移动设备管理软件领域第一的市场份额；并拥有世界最大的数据仓库，业界领先的信息建模解决方案以及Linux 平台上性能优异的数据库。Sybase 共拥有四万多家企业级客户，主要集中在金融服务业、电信业、医疗保健业、政府部门、媒体服务业和零售业，其中《财富》杂志排名前1000 家企业中900 家和排名前100 家企业中的95 家均为Sybase 的客户。此外，全球125 家主要电讯公司、75个重要的股票交易所、华尔街56% 的金融机构都是Sybase 的客户。同时，Sybase 广结天下盟友，与业界领先的应用、设备及服务供应商一起为客户提供全方位的解决方案，拥有包括EDS、HP、Intel、Microsoft、SAP 和Sun Microsystems 在内的一万多家合作伙伴，并与Nokia、Toshiba 等OEM 伙伴及增值服务商保持着良好的关系。公司还拥有超过十万人的开发者团体。2004 年公司全年总收入达7.885 亿美金。

Sybase 公司于1991 年12 月进入中国大陆，经过一段时间的本地技术人才积蓄与市场开拓后，在1993 年投资230 万美元正式建立Sybase 在中国的公司，注册名称为赛贝斯软件（中国）有限公司。经过十几年的发展，Sybase 公司赢得了大量的市场，拥有遍及金融、电信、政府、制造、零售、交易、教育、铁路、电力、水利、环保、军事、外贸等行业超过1000 家的用户。拥有雄厚技术实力与产品魅力、一贯坚持"走有特色的中国之路"的Sybase 中国公司衷心地愿为广大国内用户开启未来的成功之门。Sybase 公司拥有经验丰富的技术专家和工程人员，为用户提供一流的技术支持与服务，包括系统选型、方案论证、业务分析、系统设计和应用开发等，从而多角度全方位地满足不同用户、不同应用系统的不同需求。Sybase 公司在中国有员工350 多人，其中技术人员数量占到公司总人数的85%。Sybase 中国公司除北京总部外，在上海、成都、广州等地设立了办事处，并在北京、上海、西安设立了研发中心，与合作伙伴一道为客户就近提供服务与支持。为全力提升既定市场的领导地位，Sybase 于2002、2003 年相继在北京、上海成立"解决方案中心"，加强与客户、合作伙伴的协作关系并提供最完善的技术顾问。

自90 年代初起，Sybase 已占稳中国市场，随着中国加入世贸及北京成功申办2008 年奥运，亚太趋势必享有策略性的优势。CCID 报告指出，Sybase 在中国电信业已取得45% 的市场占有率，并以36.2% 的份额占据中国铁路数据库市场绝对的领导地位。Sybase 公司凭借优异的服务质量，连续三年荣获CCID 颁发"最佳用户服务满意度奖"；更荣膺2002 年中国数据库软件市场年度成功企业殊荣。IDC 调查报告显示，Sybase 公司在中国软件市场的占有率名列第四，目前已占据着国内软件市场的主导地位。

4、NCR

专注于数据仓库解决方案；

各种成熟的基于Teradata数据仓库的解决方案：

主题分析：客户、产品、营销、财务、市场竞争、渠道、量收、服务质

量、促销、供应商等

数据挖掘：交叉销售、客户价值、客户信用、客户流失预测、促销预演

等

增值应用：客户关系管理、欺诈管理、催帐管理、营销计划预演、需求

链管理、收入确保、自动补货等

提供数据仓库专业技术服务与行业咨询服务

Teradata 全球有5000人以上的数据仓库专业服务人员，大中华区有350人左右的专业人员为国内客户提供服务.

北京，上海，广州，香港，台北皆有办事处提供技术服务

二、数据仓库产品及特点

1、IBM

IBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：V isual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。

严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。

2、Oracle

Oracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web 插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows 平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容V isual Basic 语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。

在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。另外，目前的Oracle 8i 和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer（或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。

3、Sybase

Sybase Sybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。其中，Warehouse Architect是PowerDesigner 中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。

Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等）；数据分析与展现工具包括

PowerDimensions、EnglishWizard、InfoMaker、PowerDynamo等，PowerDimensions是图形化的OLAP分析工具，它支持SMP和多维缓存技术，能够集成异构的关系型数据仓库和分布式数据集市，从而形成单一的、新型的多维模式；数据仓库的维护与管理工具包括Warehouse Control Center、Sybase Central、Distribution Director，其中Warehouse Control Center是为数据仓库开发人员提供的元数据管理工具。

Sybase提供了完整的数据仓库解决方案Quick Start DataMart，具有良好的性能，并支持第三方数据展现工具。从Quick Start DataMart的名称不难看出，它尤其适合于数据集市应用。另外，Sybase可以提供面向电信、金融、保险、医疗保健这4个行业的客户关系管理（CRM）产品，在这4个产品中，有80％的功能是共性的，有20％的功能需要Sybase与合作伙伴针对不同需求共同开发。

4、NCR

NCR Teradata NCR Teradata是高端数据仓库市场最有力的竞争者，主要运行在NCR WorldMark S MP 硬件的Unix操作系统平台上。1998年，该公司也提供了基于Windows NT的Teradata，试图开拓数据集市（Data Mart）市场。总的来看，NCR的产品性能很好，Teradata数据仓库在100GB、300GB、1TB和3TB 级的TPC D指标测试中均创世界纪录。但是，NCR产品的价格相对较高，中小企业用户难以接受。

三、国内的实施情况

1、Sybase

总行级应用：农业银行、花期银行在线历史库

分行级应用：招行总行营业部

2、NCR

总行级应用：工商银行、建设银行、交通银行、民生银行、兴业银行、浦发、上海银行、光大银行、中行卡中心

分行级应用：农行广东分行、工行北京分行

3、IBM

总行级应用：中兴实业银行

分行级应用：建行山东分行、中行广东分行

4、Oracle

总行级应用：重庆商业银行、广东发展银行、厦门商业银行

分行级应用：

数据仓库建设的几点建议.doc

北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史：在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库：前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区：大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW。什么是数据模型，就是满足整个企业分析要求的所有数据源。结果会如何，我个人认为：这样做企业级数据仓

基于数据仓库的OLAP技术探究

基于数据仓库的OLAP技术探究【摘要】在科学技术日渐趋于数字化的发展背景下，数据处理技术已经成为了促进社会科技发展的主要动力，随着数据处理技术在企业中的应用的迅速推广，其为企业运营带来的效益也在日渐突显，数字处理技术能够在数据积累的基础上高效率的完成数据筛选和分类处理，而这正是企业在运营生产和业务数据处理中必不可少的。数据处理技术水平的迅速提升，使得数据的联机分析与处理成为可能，OLAP数据联机处理技术逐渐成为当代企业数据仓库管理的核心技术。本文从OLAP概念角度出发，对该技术的数据存储和处理机制进行分析，进一步强调了OLAP技术在数据处理中的重要作用，并对该技术中囊括的数据库ROLAP技术和数据分析技术等加以简要论述。【关键词】数据仓库；OLAP技术；数据ROLAP技术 1 数据仓库概念及其体系结构分析 1.1 数据仓库定义分析数据仓库的本质是由联机分析系统和决策支持系统共同构成的结构化数据环境，是一个具有稳定性和集成性，能够面向发展主题的数据集合，并通过数据的分布管理和并行处理以支持企业集体管理过程中的决策。数据仓库的建立为企业的决策处理提供了更为有力的支持，其数据并行处理的多变性也使得数据仓库能够在不同的数据环境中对大量的数据信息进行有效的处理。在数据仓库的实际应用中，高层次的数据归类标准能够使数据在宏观上得到类型划分，不同类型的数据在依照各自归属领域中逻辑处理后，经集成和加工后变为面向主题的数据集合，并为之后的数据调取做好准备。 1.2 数据仓库的体系结构划分数据仓库在数据处理过程中主要分为数据的分析型处理和操作型处理，两种数据处理方式在实际应用中通常区别使用，以保证数据仓库中数据结构的整体性。为进一步完善数据仓库的体系结构，通常将数据仓库的体系结构划分为数据查询和分析组件，数据集成组件，数据源和监视器等体系结构。数据查询和分析组件能够将数据仓库的终端用户数据信息转换为数据源装入DW，并在数据集成组件的DW视图维护中完成数据源的合并及过滤。数据源作为一个数据库系统，主要包括HTML类型文件和SGML类型文件等，数据仓库的内容通过监视器与多类型文件相连接，以实现数据仓库中数据源的监测与处理。随着数据仓库在实际应用中的日渐完善，其体系结构的划分也更为具体化，数据提取工具，转换工具以及其他多种数据处理工具的协调使用使得数据仓库日渐成为数据处理系统的核心，并以此为基础满足用户的多方面数据需求。 2 数据联机分析处理技术发展背景讨论

国内外有哪些公司提供数据仓库解决方案

甲骨文公司数据仓库解决方案详叙作者邬凡系别商务学院专业物流管理年级10级学号102067229 评定教师张宏伟

甲骨文公司数据仓库解决方案详叙一、.数据仓库发展的商业驱动力（一）、企业生存环境的变化在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃发展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革，各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和服务推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。客户需要即时访问各类信息，并不断比较您和您的竞争对手的情况。因此，在Internet 时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的发展命运。有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户做出迅速反应的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、新客户、客户满意度、客户回头率以及公司效益的增加，从而使竞争力大为提升。在80年代中期及90年代初，许多企业开始重新设计其商业流程，以期降低成本并提高效率和竞争能力。同时，这些企业也意识到，要达到这些目的，所需要开发的技术耗资巨大、复杂且耗时冗长。因此，许多公司转而求助于企业资源规划(ERP)应用系统。这些应用系统帮助它们实现了内部商业流程，如财务、制造、库存管理和人力资源的自动化和优化，从而将企业从战术性的日常商业运作事务中解放了出来。

自此以后，企业关注的焦点逐渐由改进内部运作转移到更多地关注客户上来。各类人士和商业机构都开始要求得到更多的关注和更及时的服务，许多公司都开始调整自己的商业模式，并将更多的注意力投向外部。由于需要将更多的注意力集中到客户身上，许多企业都再度开始寻求技术的帮助，即求助于客户关系管理(Customer Relationship Management)软件。和ERP一样，CRM解决方案着力于提高企业运作的自动化和改进业务处理流程，建立客户关系管理(CRM)系统的目的是赋予企业更完善的与客户交流的能力，即从潜在客户识别、生成有需求的客户，到销售完结、付运订单以及不断进行的服务和支持，提供全过程的自动化处理和更好的协调与合作，以提高客户满意度和客户忠实度，增加市场机会和销售利润，为企业发展服务。通过不断采用新的技术手段，推出新的业务模式，企业的发展规模在不断的扩大，企业所积累的信息(包括企业内部业务数据和客户相关数据)越来越多，如何充分利用这些信息，为企业的进一步发展服务，已经成为企业急需解决的一个关键问题。 1、企业如何迎接市场变化带来的挑战 “Internet的发展正在改变我们人类生活的方方面面”，对于企业经营的挑战主要来自三个方面：如何把握急速扩张的市场机会(Expand Markets)：市场竞争的全球化日趋激烈，传统的商业界限正在逐步消失，新的业务模式层出不穷，如何抓住机会，占领更多的市场份额。

企业数据仓库概要设计说明书

文档变更历史

目录 1前言 (3) 2术语 (3) 3系统环境及功能 (4) 4系统数据流 (6) 5系统内部功能框架 (7) 5.1 数据源层(Data Source) (8) 5.1.1 描述 (8) 5.1.2 目标 (8) 5.2 数据装载层(ETL) (8) 5.2.1 描述 (8) 5.2.2 目标 (8) 5.3 假定与约束 (9) 5.4 数据仓库层（ODS、EDS、DM） (9) 5.4.1 描述 (9) 5.4.2 目标 (9) 5.4.3 假定与约束 (10) 5.4.4 系统模块(System Build Blocks) (11) 5.5 前端展现层（Client Access） (12) 5.5.1 描述 (12) 5.5.2 目标 (12) 5.5.3 假定与约束 (12) 5.5.4 需要的技能 (12) 5.5.5 待确定问题 (13) 5.6 元数据管理（MetaData Management） (13) 5.6.1 描述 (13) 5.6.2 目标 (13) 5.6.3 假定与约束 (14) 5.6.4 需要的技能 (14) 5.7 调度监控系统（Dispatch Supervisor System） (14) 5.7.1 描述 (14) 5.7.2 目标 (14) 5.7.3 假定与约束 (15) 5.7.4 (15)

数据仓库系统建设方案详细

河北省工商银行数据仓库系统建设方案建议书

北京世纪明日网络科技有限公司二零零零年三月河北省工商银行数据仓库系统建设方案目录第一章前言 1.1数据仓库发展史 1.2竞争日趋激烈的金融市场 1.3中国专业银行面临的挑战 1.4中国专业银行实施数据仓库的意义 1.5中国专业银行实施数据仓库已具备的条件第二章数据仓库总体概述 2.1 数据仓库基础 2.2 数据仓库技术概述 2.3 一个可扩展数据仓库的基本框架

2.4 一个数据仓库实施流程第三章系统体系结构设计 3.1系统设计指导思想 3.2 方案总体框架图 3.3 系统体系结构设计 3.4 系统方案的组成第四章银行数据仓库的建设 4.1 面向应用的OLTP系统和面向主题的OLAP系统 4.2 个性化服务的定义 4.3 业务探索/业务发掘 4.4 建立市场客户信息基础 4.5 利用数据仓库实现的基本模块 4.6 更高层次的开发应用 4.7 综合信息发布第五章方案实施建议 5.1 开发模式 5.2 组织机构 5.3 项目实施进程

5.4 项目进度计划第六章产品报价 6.1 软件产品报价 6.2 硬件产品报价 6.3 项目开发实施费用第一章前言 1.1 数据仓库发展史相对于许多行业而言，信息处理技术还是一门新兴的技术，但是其发展速度却几乎是最快的。随着计算机硬件技术的飞速发展，软件技术也是日新月异。许多企业和机构已经建立了相对完善的OLTP（联机事物处理）系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。通过对这些历史数据的分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门作出更加合理的决策。70年代中期出现的MIS（管理信息系统）实际上就是在这种背景下产生的。但MIS具有极大的局限性。首先，它是按预先定义好的流程对数

数据仓库技术及实施

数据库与信息管理电脑知识与技术１引言传统的数据库技术是以单一的数据资源，即数据库为中心，进行事务处理、批处理、决策分析等各种数据处理工作，数据处理可划分为两大类：操作型处理（ＯＬＴＰ）和分析型处理（统计分析）。操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机的日常操作，通常是对一个或一组纪录的查询和修改，主要为企业的特定应用服务的，注重响应时间，数据的安全性和完整性；分析型处理则用于管理人员的决策分析，经常要访问大量的历史数据。而传统数据库系统利于应用的日常事务处理工作，而难于实现对数据分析处理要求，更无法满足数据处理多样化的要求。因此，专门为业务的统计分析建立一个数据中心，它是一个联机的系统，专门为分析统计和决策支持应用服务的，通过它可以满足决策支持和联机分析应用所要求的一切。这个数据中心就叫做数据仓库。２数据仓库概念及发展２．１什么是数据仓库数据仓库就是面向主题的、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。数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。２．２相关基本概念２．２．１元数据元数据（ｍｅｔａｄａｔａ）：是“关于数据的数据”，相当于数据库系统中的数据字典，指明了数据仓库中信息的内容和位置，刻画了数据的抽取和转换规则，存储了与数据仓库主题有关的各种信息，而且整个数据仓库的运行都是基于元数据的，如修改跟踪数据、抽取调度数据、同步捕获历史数据等。２．２．２ＯＬＡＰ（联机分析处理Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）数据仓库用于存储和管理面向决策主题的数据，ＯＬＡＰ对数据仓库中的数据分析，并将其转换成辅助决策信息。ＯＬＡＰ的一个重要特点是多维数据分析，这与数据仓库的多维数据组织正好形成相互结合、相互补充的关系。ＯＬＡＰ技术中比较典型的应用是对多维数据的切片和切块、钻取、旋转等，它便于使用者从不同角度提取有关数据，其基本思想是：企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。对ＯＬＡＰ进行分类，按照存储方式的不同，可将ＯＬＡＰ分成ＲＯＬＡＰ、ＭＯＬＡＰ和ＨＯＬＡＰ；ＲＯＬＡＰ没有大小限制；现有的关系数据库的技术可以沿用；可以通过ＳＱＬ实现详细数据与概要数据的储存；现有关系型数据库已经对ＯＬＡＰ做了很多优化，包括并行存储、并行查询、并行数据管理、基于成本的查询优化、位图索引、ＳＱｌ的ＯＬＡＰ扩展等大大提高了ＲＯＡＬＰ的速度；可以针对ＳＭＰ或ＭＰＰ的结构进行查询优化。一般比ＭＤＤ响应速度慢；只读、不支持有关预算的读写操作；ＳＱＬ无法完成部分计算，主要是无法完成多行的计算，无法完成维之间的计算。ＭＯＬＡＰ性能好、响应速度快；专为ＯＬＡＰ所设计；支持高性能的决策支持计算；复杂的跨维计算；多用户的读写操作；行级的计算。增加系统复杂度，增加系统培训与维护费用；受操作系统平台中文件大小的限制，难以达到ＴＢ级；需要进行预计算，可能导致数据爆炸；无法支持维的动态变化；缺乏数据模型和数据访问的标准。ＨＯＬＡＰ综合了ＲＯＬＡＰ和ＭＯＬＡＰ的优点。它将常用的数据存储为ＭＯＬＡＰ，不常用或临时的数据存储为ＲＯＬＡＰ，这样就兼顾了ＲＯＬＡＰ的伸缩性和ＭＯＬＡＰ的灵活、纯粹的特点。收稿日期：２００６－０３－２４作者简介：赵方（１９７９－），女，浙江杭州人，浙江树人大学助教，硕士在读，主要从事教学、科研工作，以数据库应用、信息管理为主要研究方向。数据仓库技术及实施赵方（浙江树人大学，浙江杭州３１００１５）摘要：介绍了数据仓库的基本概念，针对数据仓库建立对创建数据仓库的过程进行了分析，对实现数据抽取、数据仓库的存储和管理等进行分析和比较。关键词：数据仓库；联机分析处理；数据抽取；数据存储中图分类号：ＴＰ３１１文献标识码：Ａ文章编号：１００９－３０４４（２００６）１７－００３２－０２ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＺＨＡＯＦａｎｇ（ＺｈｅｊｉａｎｇＳｈｕｒｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｅｄＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｔｈｅｄａｔａｗａｒｅｈｏｕｓｅ，ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔ，ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＳｔｏｒａｇｅａｎｄｈｏｗｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ；ＯＬＡＰ（Ｏｎ－ｌｉｎｅＡｎａｌｙｔｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）；ＤａｔａＥｘｔｒａｃｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＬｏａｄ；ＤａｔａＳｔｏｒａｇｅ３２

ETL构建企业级数据仓库五步法

ETL构建企业级数据仓库五步法在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大厦，那么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位置。一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）的简写，它是将OLTP 系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从OLTP系统到OLAP系统的过程（图一：pic1.jpg）。二、数据仓库的架构数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的，集成的，数据仓库是面向主题的，是以OLAP系统为分析目的。它包括星型架构（图二：pic2.jpg）与雪花型架构（图三：pic3.jpg），其中星型架构中间为事实表，四周为维度表，类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表，而星型不可以。考虑到效率时，星型聚合快，效率高，不过雪花型结构明确，便于与OLTP系统交互。在实际项目中，我们将综合运用星型架构与雪花型架构。三、ETL构建企业级数据仓库五步法的流程（一）、确定主题即确定数据分析或前端展现的某一方面的分析主题，例如我们分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，就是一个主题。主题要体现某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度），确定主题时要综合考虑，一个主题在数据仓库中即为一个数据集市，数据集市体现了某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。（二）、确定量度在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额此类，一般为数值型数据，或者将该数据汇总，或者将该数据取次数，独立次数或取最大最小值等，这样的数据称之为量度。量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标（KPI）等的计算。（三）、确定事实数据粒度在确定了量度之后我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况，考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小，例如我们将按照时间对销售额进行汇总，目前的数据最小记录到天，即数据库中记录了每天的交易额，那么我们不能在ETL时将数据进行按月或年汇总，需要保持到天，以便于后续对天进行分析。而且我们不必担心数据量和数据没有提前汇总带来的问题，因为在后续的建立CUBE时已经将数据提前汇总了。（四）、确定维度维度是要分析的各个角度，例如我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度，基于不同的维度我们可以看到各量度的汇总情况，我们可以基于所有的维度进行交叉分析。这里我们首先要确定维度的层次（Hierarchy）和级别（Level）（图四：pic4.jpg），维度的层次是指该维度的所有级别，包括各级别的属性；维度的级别是指该维度下的成员，例如当建立地区维度时我们将地区维度

基于数据仓库快速实现业务价值

1基于数据仓库快速实现业务价值 1.1基于经济资本的绩效考核绩效考核是银行经营治理重要的风向仪和导向器。银行能够依照企业资信等因素对各项业务、产品分不设定风险系数或权重，对各项资产进行风险计量，并测算各分支行的经济资本占用额，核算经济资本增加值，从而计算经济资本回报率。然后，将经济资本回报率与其业务费用、工资奖励进行挂钩考核。同时，设定目标经济资本回报率，对实际回报率较低的机构减少经济资本配置，促使其调整资产业务结构。经营业绩考核系统实际上是贯穿银行实行价值治理的两个核心机制，一个是以经济资本为核心的风险和效益约束机制，另一个是以经济增加值为核心的绩效评价和激励机制。 1.1.1新的绩效考核渐行渐近绩效考核不仅是银行对一定时期经营治理状况和战略执行的检验和价值推断，同时其制度设计本身也反映了银行在特定时期的经营进展理念。我国商业银行正在从追求规模最大化的“跑马圈地”向平衡风险与利润的“价值最大化”的经营模式转变，因此，其绩效考核体制总体上也呈现出从过去的以利润最大化为核心的盈利能力考核，逐步转变为以价值治理为核心的综合效益考

核，即从治理利润提升到治理价值。以治理利润为指向的绩效考核，核心任务是规模的扩张或既定规模下的利润最大化，从投入/产出角度分析，要紧实现对产出水平的结果考核；以治理价值为指向的绩效考核，核心任务是在合理运用资本的基础上，通过调整各部门、各业务、产品、客户等内部结构的投入/产出关系，实现整体的价值最大化。这种绩效考核方法更关注与银行的资本结构的合理配置，提高银行的利润率。以经济资本为核心的绩效考核起点较高，建设的难度较大，需要专业的实施团队参与，表现在以下几个方面： a)经济资本的计量复杂。现在国内普遍采纳系数法计算，也确实是Basel II中的差不多法，这种方法的关键在于需要制定大量的系数，系数的准确性要求专门高，我们建议采纳进一步细化系数类不的方法，从区域、行业、产品、客户等不同维度细化经济资本系数。 b)经济增加值计算的准确性。经济增加值的计确实是盈利减去经济资本的最低回报率，最低资本回报率一般采纳市场的拆借利率或者长期国债利率等，这种方法比实际值低，有待进一步提高。我们建议在绩效考核

数据仓库基本架构

数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。数据仓库的数据来源

其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。数据仓库的数据存储源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究

互联网大数据与传统数据仓库技术比较研究韩路 1.Hadoop技术简介 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是目前全世界最主流的大数据应用平台。以分布式文件系统（HDFS）和MapReduce为核心的Hadoop，目前已整合了其他重要组件如Hive、HBase、Spark，以及统一资源调度管理组件Yarn，形成了一个完成的Hadoop产品生态圈。 1.1.HDFS HDFS是一个分布式文件系统，可设计部署在低成本硬件上。它可以通过提供高吞吐率支持大量数据的批量处理，同时支持应用程序流式访问系统数据。 1.2.MapReduce MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据机的并行运算。MapReduce可以将一个任务分发到Hadoop平台各个节点上并以一种可靠容错的方式并行处理大量数据集，实现Hadoop的并行任务处理功能。 1.3.Hive Hive是用于对Hadoop中文件进行数据整理、特殊查询和分析储存的工具。Hive提供了一种结构化数据的机制，支持类似传统结构化数据库中SQL元的查询语言，帮助熟悉SQL的用户查询HDFS中数据。 1.4.HBase HBase是一个分布式的、列式储存的开源数据库。HBase不同于传统关系型数据库，适合非结构化数据储存，同时可以为一个数据行定义不同的列。HBase 主要用于需要随机访问、实时读写的大数据。 1.5.Spark Spark是基于内存计算的分布式计算框架。Spark提出了RDD概念，弥补了MapReduce在并行计算各个阶段无法进行有效数据共享的缺陷。同时，Spark形成了自己的生态系统：SparkSQL、SparkStreaming、MLlib，并完全兼容Hadoop 生态系统。

数据挖掘与数据仓库课程简介

数据挖掘与数据仓库课程简介英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10）授课对象：计算机科学与技术专业方向选修课先修课程：数据库课程目的和主要内容：通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据挖掘潜在应用的重要性；掌握数据仓库和多维数据结构，OLAP（联机分析处理）的实现以及数据仓库与数据挖掘的关系；熟悉数据挖掘之前的数据预处理技术；了解定义数据挖掘任务说明的数据挖掘原语；掌握数据挖掘技术的基本算法，为将来从事数据仓库的规划和实施以及数据挖掘技术的研究工作打下一定的基础。主要内容包括数据仓库和数据挖掘的基本知识；数据清理、数据集成和变换、数据归约以及离散化和概念分层等数据预处理技术；DMQL数据挖掘查询语言；用于挖掘特征化和比较知识的面向属性的概化技术、用于挖掘关联规则知识的基本Apriori算法和它的变形、用于挖掘分类和预测知识的判定树分类算法和贝叶斯分类算法以及基于划分的聚类分析算法等；了解先进的数据库系统中的数据挖掘方法，以及对数据挖掘和数据仓库的实际应用问题展开讨论。参考教材：《数据挖掘概念与技术》，机械工业出版社，JiaWei Han,Micheline Kamber著，范明等译参考和阅读书目：《Data Mining: Concepts and Techniques》Jiawei Han and Micheline Kamber, Morgan Kaufmann, 2000 《机器学习》，Tom Mitchell著，曾华军等译《SQLServer2000数据挖掘技术指南》，机械工业出版社，Claude Seidman著，刘艺等译数据挖掘与数据仓库教学大纲一、课程概况英文名：Data Mining and Data Warehouse 开课单位：计算机学院课程编码：203086 学分学时：学分，学时32（含实验10）授课对象：先修课程：数据库课程目的和主要内容：通过本课程的学习，学生应能理解数据库技术的发展为何导致需要数据挖掘，以及数据

企业数据仓库概要设计说明书-ETL概要设计分册

文档变更历史

目录 1概述 (4) 2设计原则和前提 (5) 2.1 整体部署 (5) 2.2 前提条件 (6) 2.3 设计原则 (6) 3整体框架 (7) 3.1 ETL系统架构图 (7) 3.2 ETL系统功能模块描述 (7) 4数据抽取模块 (9) 4.1 假设与约定 (9) 4.2 模块功能图 (9) 4.3 各子模块功能及处理流程 (11) 5数据加载模块 (11) 5.1 假设与约定 (11) 5.2 数据加载模块图 (11) 5.3 数据加载功能模块描述 (12) 6作业调度模块 (13) 6.1 模块概述 (13) 6.2 假设与约定 (13) 6.3 作业调度流程 (13) 6.4 ETL作业种类及调度实现方法 (14) 7监控管理模块 (15) 7.1 监控管理模块图 (15) ETL监控内容 (16) 附录1控制表及控制文件设计 (16) 附录2：文件目录及编码说明 (19)

1概述 ETL是数据仓库系统开发中至关重要的一个过程，它涉及到对源数据的抽取、整合及各种转换，并最终形成面向用户的分析数据。由于数据仓库系统的数据源来自于多个分散的业务系统，对不同业务系统的数据整合及清洗转换将是一个复杂的过程，ETL过程决定了数据仓库系统获取数据的准确性。另外由于ETL包括数据抽取、数据清洗、数据转换及数据加载等数据处理过程，这些处理过程分散在不同的系统平台及开发工具上，对这些作业过程的统一调度将是一个重要的问题，作业调度涉及到系统的稳定性。

数据仓库在现代企业中的应用

数据仓库在现代企业中的应用【摘要】当今世界,随着科学技术的发展,数据的迅速增长,信息量的急剧增加,给人类提出了一个亟待解决的课题,即如何有效地使用这些数据。目前还处于数据丰富而知识贫乏阶段,利用当前的数据库技术并不能充分发挥这些数据的作用。本文介绍了数据仓库技术,分析了数据仓库技术对于现代企业的作用,给出了在企业中建立数据仓库的方法和实施步骤,同时介绍了市场上一些成熟的数据仓库解决方案。【关键词】数据库数据仓库联机分析企业数据仓库的建设,是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的。数据仓库不是静态的概念,只有把信息及时交给需要这些信息的使用者,供他们做出改善其业务经营的决策,信息才能发挥作用,信息才有意义。而把信息加以整理归纳和重组,并及时提供给相应的管理决策人员,是数据仓库的根本任务。因此,从产业界的角度看,数据仓库建设是一个巨大的工程。一、对数据仓库的简介 1、什么是数据仓库。数据仓库的概念由美国著名工程学家W·H·lnmon博士于90年代在《建立数据仓库》一书中提出:“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持经营管理中的决策制定过程。”主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面;面向主题是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的,为按主题进行决策的过程提供信息;集成是指数据仓库中的信息不是从各个业务处理系统中简单抽取出来的,而是经过系统加工、汇总和整理,保证数据仓库内的信息是关于整个企业的全局信息;稳定是指一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的插入和查询操作,但修改和删除操作很少;包含历史数据是指数据仓库内的信息并不只是关于企业当时或某一时点的信息,而是系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息可以对企业的发展历程和未来趋势做定量分析和预测。作为一个系统,数据仓库至少包含三个基本功能部分。第一,数据获取。它负责从外部数据源获取数据,包括从各现行系统获取当前细节数据和从其他存储介质获取早期细节数据,数据被区分出来后,进行拷贝或格式转换等处理,准备载入仓库;第二,数据存储与管理。这部分负责仓库内部的维护和管理,提供的服务包括数据存储的组织、数据的维护、数据的分发、仓库的例行维护等;第三,信息访问。信息访问部分属于数据仓库的前端,面向不同种类的最终用户,主要由桌面系统的各种工具组成。数据仓库的最终用户在这里提取信息、分析数据集、实施决策等。进行信息访问的软件工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据采掘工具等。

数据仓库建设的几点建议培训资料

数据仓库建设的几点建议

数据仓库在我国企业的应用现状及实施策略分析

广西科学院学报 2006,22(4):375～377 Journal of GuangxiA cade m y of Sciences V ol .22,N o .4　N ove m ber 2006收稿日期:2006209212 作者简介:何朝红(19652),女,广西南宁人,硕士,主要从事供应链管理和物流信息化研究。数据仓库在我国企业的应用现状及实施策略分析 On the Appl i ca ti on of Da t a W arehouses i n Ch i n ese En -terpr ises 何朝红 H E Chao 2hong (广西物资集团总公司,广西南宁　530022) (Guangx iM aterials Group Corp .,N ann ing ,Guangxi ,530022,Ch ina ) 摘要:分析数据仓库在我国企业中的应用现状。认为目前我国企业数据仓库的应用主要存在对数据仓库的概念理解不深,对项目的长期性、艰巨性认识不足,数据库系统中数据的积累不够,用户没有参与数据仓库建设的需求分析,项目实施过程中的管理混乱,具体实现中的技术问题尚未完善等问题。企业应从确定建立数据仓库的合适时机,选择切合实际的实施方法,取得最高管理层的支持和认可,确定基本目标、量化预期收益,选择正确的设计思路,选择合适的合作伙伴等6个方面应用数据仓库技术。关键词:数据仓库　应用　问题　策略中图法分类号:T P 311113 文献标识码:A 文章编号:100227378(2006)0420375203 Abstract :T he app licati on of data w arehouses in Ch inese enterp rises is discussed .T he p roble m s in the app licati on are revealed as fo ll ow s .T he data w arehouse can not be fully understood .T he l ong ter m and hardness of the p roject runn ing are neglected .T here are less data accum ulated in the data w arehouse .T here is lack of users partici pating in the de m and analysis of the data w are 2house establishm ent ,and poor m anage m ent in the i m p le m entati on of the p ro ject .T he technical p roble m s have not been i m p roved in the operati on of the data w arehouse .T he relevant sugges 2ti ons are p resented .For the p roject to be supported ,it needs to choose a correct ti m e and a p rag 2m atic executi on w ay to construct a p ro ject ,set up an essential goal ,m easure the expecting bene 2fits ,and select a suitable partner . Key words :data w arehouse ,app licati on ,p roble m s ,strategy 近年来,计算机网络和数据库技术的迅速发展和广泛应用,使得企业管理进入了一个崭新的时代,企业的许多业务得到了联机事务处理(OL T P )信息系统的支持。然而,随着市场竞争的加剧,正确及时的决策成为企业生存和发展的重要环节。特别是随着数据库系统的逐日运行,产生了大量的业务数据,如何安全有效地存储和管理这些数据,并从大量繁杂的数据中获取其中有用的决策信息,为高层管理人员提供快速、准确和方便的决策支持,成为目前企业提高管理水平和竞争优势必须解决的问题。数据仓库(D ata W arehouse )技术的产生和发展,为这个问题的解决提供了有效的理论和方法指导。数据仓库是20世纪90年代初出现的数据管理的新技术,到20世纪90年代中期已在发达国家的许多行业中得到应用[1]。建立数据仓库的目的,就是把来自企业内部和外部的大量异构数据按辅助决策主题的要求进行加工、集成,为高层管理人员提供各种类型的、有效的数据分析,起到决策支持的作用。因此,数据仓库已经成为继Internet 之后的又一技术热点。 1　数据仓库在我国企业的应用现状随着各种计算机技术,如数据模型、数据库技术和应用开发技术的不断发展,数据仓库技术也在不断完善,并在实际应用中发挥了越来越大的作用。据美国国际数据公司(I D C )调查,使用数据仓库技术的投资回报率(RO I )平均超过400%,平均回报时间为2～3年;若从部门级数据仓库(也称“数据集市”)开始实施,则投资回报率平均超过500%[2]。目前,在美国,30%到40%的公司已经或正在建

数据仓库和BI技术概况

1.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工具进行数据集成、整合、清洗、加载转换，以前端工具进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。 1.2.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程度；第二在决策分析层面粒度越大，细化程度越低。一般情况，数据仓库需求存储不同粒度的数据来满足不同层面的要求。例子如顾客的移动话费信息。 1.4.数据分割分割结构相同的数据，保证灵活的访问数据。 1.5.设计数据仓库 ●与OLTP系统的接口设计：ETL设计 ●数据仓库本身存储模型的设计：数据存储模型设计 1.6.ETL设计难点数据仓库有多个应用数据源，导致同一对象描述方式不同： ●表达方式不同：字段类型不同 ●度量方式不同：单位不同 ●对象命名方式不同：字段名称不同 ●数据源的数据是逐步加载到数据仓库，怎么确定数据已经加载过 ●如何避免对已经加载的数据的读取，提高性能 ●数据实时发生变化后怎么加载

2.数据存储模型过程模型：适用于操作性环境。数据模型：适用于数据仓库和操作性环境。数据模型从设计的角度分：高层次模型（实体关系型），中间层建模（数据项集），物理模型。 2.1.数据仓库的存储方式数据仓库的数据由两种存储方式：一种是存储在关系数据库中，另一种是按多维的方式存储，也就是多维数组。 2.2.数据仓库的数据分类数据仓库的数据分元数据和用户数据。用户数据按照数据粒度分别存放，一般分四个粒度：早期细节级数据，当前细节级数据，轻度综合级，高度综合级。元数据是定义了数据的数据。传统数据库中的数据字典或者系统目录都是元数据，在数据仓库中元数据表现为两种形式：一种是为了从操作型环境向数据仓库环境转换而建立的元数据，它包含了数据源的各种属性以及转换时的各种属性；另一种元数据是用来与多维模型和前端工具建立映射用的。 2.3.数据存储模型分类多维数据建模以直观的方式组织数据，并支持高性能的数据访问。每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示，每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。多维模型最常见的是星形模式。在星形模式中，事实表居中，多个维表呈辐射状分布于其四周，并与事实表连接。在星型的基础上，发展出雪花模式。通常来说，数据仓库使用星型模型。 2.3.1.星型模型位于星形中心的实体是指标实体，是用户最关心的基本实体和查询活动的中心，为数据仓库的查询活动提供定量数据。每个指标实体代表一系列相关事实，完成一项指定的功能。位于星形图星角上的实体是维度实体，其作用是限制用户的查询结果，将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。每个维表有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。星形模式虽然是一个关系模型，但是它不是一个规范化的模型。在星形模式中，维度表被故意地非规范化了，这是星形模式与OLTP系统中的关系模式的基本区别。使用星形模式主要有两方面的原因:提高查询的效率。采用星形模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中,所以只要扫描事实表