基于数据仓库的企业信息资源管理

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

数据仓库实例

计算机
王莹

本例采用的是SQl Server2005所提供的商业智能服务和工具，主要包括Analysis Services(分析服务)， Integration Services(集成服务),Reporting Services(集成服务)和Bussiness Intelligence Developer Studio(BIDS)。

分析服务(Analysis Services) SQL Server 分析服务（SSAS）是一个用于分析数据仓库中数据的工具，它包括了OLAP和数据挖掘工具。在SQL Server 2005数据库系统中，Analysis Services工具以服务器的方式为用户提供管理多维数据立方体的服务。Analysis Services可以把数据仓库中的数据组织起来，经过预先的聚集运算，加入到多维立方体中（即建立立方体），然后对复杂的分析型访问做出迅速的回答。

集成服务(Integration Services) SQL Server 集成服务（SSIS）被定位成一个能生成高性能数据集成解决方案(包括数据仓库中数据的提取、转换和加载（ETL））的平台。其集成的含义主要就是指把ETL集成在一起。SSIS通过一个统一的环境向用户提供了数据转换服务（DTS）所能提供的所有功能，并且大大减少了用户花在编写程序和脚本上的精力和时间。 SSIS的基本功能包括：
? ? ? ? ? ? 合并来自异类数据源中的数据填充数据仓库和数据集市整理数据和将数据标准化精确和模糊的查找功能将商业智能置入数据转换过程使管理功能和数据加载自动化

(完整word版)建设数据仓库的八个步骤

大数据技术部建设数据仓库的八个步骤2017年04月25日编制

建设数据仓库的八个步骤摘要：建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。关键词：数据仓库元数据建设数据仓库建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤。 1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流，了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义，确定各个主题下的查询分析要求。业务人员往往会罗列出很多想解决的问题，信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总，确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后，信息部门的人员还需要确定一下几个因素： ·操作出现的频率，即业务部门每隔多长时间做一次查询分析。 ·在系统中需要保存多久的数据，是一年、两年还是五年、十年。 ·用户查询数据的主要方式，如在时间维度上是按照自然年，还是财政年。 ·用户所能接受的响应时间是多长、是几秒钟，还是几小时。

由于双方在理解上的差异，确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程，信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看，以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台在数据仓库所要解决的问题确定后，第二个步骤就是选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑，如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等，以下是一些公认的选择标准： ·厂商的背景和支持能力，能否提供全方位的技术支持和咨询服务。 ·数据库对大数据量（TB级）的支持能力。 ·数据库是否支持并行操作。 ·能否提供数据仓库的建模工具，是否支持对元数据的管理。 ·能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具（ETT）。 ·能否提供完整的决策支持工具集，满足数据仓库中各类用户的需要。 3.建立数据仓库的逻辑模型具体步骤如下：（1）确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法。（2）基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中。（3）识别主题之间的关系。

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

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

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。

数据仓库的开发设计过程

数据仓库之路 FAQ FAQ目录一、与数据仓库有关的几个概念 (3) 1.1 目录 (3) 二、数据仓库产生的原因 (8) 三、数据仓库体系结构图 (11) 四、数据仓库设计 (12) 4.1 数据仓库的建模 (12) 4.2 数据仓库建模的十条戒律： (13) 五、数据仓库开发过程 (14) 5.1 数据模型的内容 (14) 5.2 数据模型转变到数据仓库 (14)

5.3 数据仓库开发成功的关键 (15) 六、数据仓库的数据采集 (16) 6.1 后台处理 (17) 6.2 中间处理 (17) 6.3 前台处理 (18) 6.4 数据仓库的技术体系结构 (18) 6.5 数据的有效性检查 (20) 6.6 清除和转换数据 (20) 6.7 简单变换 (22) 6.8 清洁和刷洗 (24) 6.9 集成 (25) 6.10 聚集和概括 (27) 6.11 移动数据 (27) 七、如何建立数据仓库 (30) 7.1 数据仓库设计 (31) 7.2 数据抽取模块 (32) 7.3 数据维护模块 (33)

一、与数据仓库有关的几个概念 1.1 目录 ?Datawarehouse ?Datamart ?OLAP ?ROLAP ?MOLAP ?ClientOLAP ?DSS ?ETL ?Adhocquery ?EIS ?BPR ?BI ?Datamining ?CRM ?MetaData Data warehouse 本世纪80年代中期，“数据仓库之父”William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓

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)

数据仓库与数据挖掘复习题完整版

数据仓库与数据挖掘复习题 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

2014-2015-1《数据仓库与数据挖掘》期末考试题型一、单项选择题（每小题2分，共20分）二、填空题（每空1分，共20分）三、简答题(每题6分，共30分) 四、析题与计算题(共30分) 请同学们在考试时不要将复习资料带入考场！！！单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务（ A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则

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

数据仓库技术制定方案

数据仓库制定方案在当下的数据仓库系统安全控制模块中，我国数据仓库安全分为不同的等级。总体来说，我国的数据仓库安全性是比较低。为更好的健全计算机数据仓库体系，进行数据仓库安全体系的研究是必要的。很多软件都是因为其比较缺乏安全性而得不到较大范围的应用，归根结底是数据仓库安全性级别比较低。为满足现阶段数据仓库安全工作的需要，有利于数据仓库保密性的控制，保证这些数据存储与调用的一致性。当前数据仓库安全控制过程中，首先需要对这些数据进行可用性的分析，从而有利于避免数据仓库遭到破坏，更有利于进行数据仓库的损坏控制及其修复。其次为了保证数据仓库的安全性、效益性，也离不开对数据仓库整体安全性方案的应用。最后必须对数据仓库进行的一切操作进行跟踪记录，以实现对修改和访问数据仓库的用户进行追踪，从而方便追查并防止非法用户对数据仓库进行操作。 2.1数据仓库安全整体规划本方案通过对电力行业敏感信息泄露安全威胁的分析，对数据仓库安全进行整体设计与规划，通过全系列数据仓库安全产品相互之间分工协作，共同形成整体的防护体系，覆盖了数据仓库安全防护的事前诊断、事中控制和事后分析。制定严密可行的实施计划，整个工程严格按照计划进行；公司质量控制部利用ISO9000质量管理规范对工程的软件开发及实施全过程进行监督和控制；建立完善的软件开发和工程实施的文档体系。对程序进行测试，对各个模块之间的关联情况下可能出现的问题进行严密的测试，并不断完善在测试过程中暴露出来的问题。在这过程中质量控制小组将全程参与，确保软件质量。需求调研是数据仓库开发的最重要的环节之一，在调研的过程中能否真实、准确地描述客户的需求，对于数据仓库的开发有着举足轻重的影响。与客户沟通不够导致对同一个事物的描述或者理解有分歧和差异，或者调研过程中流于表面文字，而没有进入实际的操作，都可能造成在需求调研的过程中造成对需求不精确的理解。失之毫厘，谬之千里，需求调研的微小差异可能会在软件的开发过程中造成较大的偏差，直接影响了工程的建设质量。为此我们为需求调研工作分配了充裕的人力的时间，制定了完善的调研方案，对需求调研的深度和广度做了规

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。

数据仓库成功应用案例讨论

中国银行广东分行数据仓库成功应用案例信用卡业务是商业银行业务中非常重要的一部分，中国的商业银行开展信用卡业务已多年，相关数据积累相对完备且真实，信用卡业务的经营运作也已从简单的扩大规模、以量取胜阶段进入到成熟竞争、以质取胜阶段，各商业银行不断推出新的服务品种和花样繁多的增值服务，提高市场占有率并强化品牌意识以获得利润。中国加入WTO后，银行卡业务将在3至5年内对外资银行开放，而银行卡业务不依赖于分支机构的特点将使中国的商业银行信用卡业务面临更加严酷的竞争。信用卡业务竞争本质上就是客户的竞争，而且是优质客户的竞争。针对客户发现、客户提升、客户保持、市场细分、忠诚度、贡献度、个性化服务乃至个人信用风险等等一系列围绕客户关系的新问题，支持日常运作的信用卡生产系统是面向柜员和交易的日常营运和客户服务基础设施，无法提供众多分析、决策型用户对大量历史数据同时进行突发的、复杂的决策分析，而建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统则是实现上述命题的必要可行手段。在这种情况下，中国银行广东分行引入了海波龙的Hyperion Intelligence，希望通过利用Hyperion Intelligence应用实现这样的目标:建立一套以客户为中心的信用卡业务分析系统，方便企业各级工作人员获取各类信息，实现对成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的支持，并达到风险管理和控制、客户关系管理与个性化服务、商户分析与市场策略、费用控制与利润分析四大应用目标。成功典范中国银行广东省分行是国内金融界最早成功实施数据仓库应用解决方案的单位，其在1996年投产的省市两级金融管理信息系统(FMIS)因首次采用并成功实施先进的数据仓库/OLAP技术而荣获“八五”国家科技攻关重大成果奖，并成为目前业界反复引用的典型成功案例。在随后的数年中，中国银行广东省分行在决策支持/数据仓库应用研发方面的投入一直保持相当大的力度，陆续推出数项新的应用，应用领域也从最初的财务管理、资产负债指标监控等分析主题逐步延伸至目前的客户及消费行为分析、个人信用评估、授信风险监控、客户关系管理以及一对一个性化营销等分析主题。广东华际友天信息科技有限公司和中国银行广东省分行共同实施的信用卡分析系统采用了Hyperion和IBM在业界领先的数据仓库技术和工具，专门针对信用卡业务的商业智能应用。此系统的研制目的是为与信用卡业务有关各级管理人员、统计分析人员、风险监控人员，特别是业务发展人员提供灵活有效的实时数据分析/决策支持环境，使他们能够便捷地获得并分析客户特征信息、各交易要素信息以及市场统计信息，从而支持成本收益、风险控制、绩效评估、客户管理、营销战役等决策目标的实现。

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

数据仓库开发规范V1.1

“金信工程”数据仓库开发规范1版本数据仓库涉及的东西太多，需要安装很多东西，以下分开发运行环境进行说明。开发运行环境（Windows），安装顺序必须按所列顺序依次装入 2表空间

3数据库用户及角色资料档案所有者：jxgc_owb/cdgs 角色：

资料档案用户：jxgc_dw/cdgs 角色：系统权限如果需要使用data mining，则需要赋权：

grant execute on ctxsys.ctx_ddl to jxgc_dw; 新建用户JXGC_VIEW/cdgs（查看BI的用户）角色：系统权限新增的角色： owb_o_jxgc_owb owb_d_jxgc_owb owb_a_jxgc_owb owb_jxgc_owb owbr_jxgc_owb 版本化用户：owbrt_sys 名称和地址服务器断口号：4040 BI实例：jxgc_bi ias_admin口令：cdgs1234 资料档案用户：OWF_MGR/cdgs 角色：系统权限

4维的源数据小机数据库中数据字典表中的数据，每一个字典对应一个维。树型结构的字典可以建立一个多个层次，对于非树型结构的字典，如果要建维，可以考虑一个所有层次。 5维度命名维的命名如下：一般维度，{集市前缀}DIM[_{主题标识}]_{字典代码} 时间维度，{集市前缀}DIM[_{主题标识}]_{字段名} 在本系统中，有很多维度都是来源于同一个数据字典，因此，考虑到重用性，对于每一个数据字典，引入一个公用维度，名字为：PUB_DIM_{字典代码}，具体每个维度，可以直接从公用维表中直接映射过来，而不再需要从数据字典表重新建立层次。 6数据集市根据前期建立十二大主题的需求，分别划分为五大数据集市：准入、监管、执法、消保维权、综合保障。在每个集市中，维信息可以共享。每个集市中所有元数据均用一个前缀进行区分，具体前缀如下表示： 7立方命名立方的命名如下：{集市前缀}CUB[_{主题标识}]_{主题名称}