数据仓库概念的简单理解

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物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。

OLAP服务器：

对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合，基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

前端工具与应用：

前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。?

集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?

这种结构也称为“Hub and Spoke”，这是因为中央数据库汇集了来自各业务处理系统的数据，同时也负责向各从属数据集市提供信息，看上去像一个Hub (集线器)；而业务人员在进行数据分析与信息访问时将根据需要连接到不同的数据集市，这种交叉复杂的连接看上去就像Spoke(车轮辐条)一样。“Hub and Spoke”结构解决了企业内统一数据存储模型的问题，但从实际使用的角度来看仍有比较严重的缺陷：一是业务人员对信息的访问非常不方便，很难进行跨数据集市或跨部门的信息分析；另一个问题是每个数据集市都需要相应的软硬件投入，当数据集市增加时，系统整体投资迅速增加，同时管理的复杂性也随之增加。这些都意味着巨大的整体拥有成本TCO(Total Cost of Ownership)。

为什么不直接访问中央数据仓库而非要设计一个数据集市层呢？主要原因

在于当中央数据库保存越来越多的数据、并发用户越来越多时，一般的数据库引擎无法承担这样的负载，只好把它们分解到不同的数据集市。对于“Hub and Spoke”结构的数据仓库， Gartner Group也认为，“数据仓库的 Hub and Spoke 结构，回避了DBMS技术中的弱点，无法提供适当的业务价值来平衡投资成本的显着增加”，“之所以产生这种趋势，是由于对大多数DBMS产品而言，支持复杂的数据模型和并发查询负载都是极大的挑战”。?

集中式企业级数据仓库

第二种企业级数据仓库的架构是集中式的，这解决了“Hub and Spoke”结构中存在的诸多问题，是一种比较理想的企业级数据仓库系统架构，能够为企业带来真正的业务价值与回报。但由于把详细数据分析、部分的数据转换与清洗等复杂处理均集中在中央数据仓库，从而给作为数据仓库引擎的RDBMS和相应的服务器带来了极大的挑战。选择这种数据仓库基础平台的基本要求是： ?

1、线性扩展能力。原始数据对任何一个数据仓库来说，都是最主要的负载之一。随着数据量的增长，系统性能会逐渐下降。维持合理的业务查询响应时间，要求数据仓库引擎和相应的数据库服务器具有优良的线性扩展能力。一些系统的扩展能力非常有限，当数据量增长到一定规模时（比如TB级以上），就很难满足日常的业务分析要求了，因而不得不把数据分离到多个小规模的数据集市，形成所谓的“Hub and Spoke”结构。

2、并行处理能力。许多业务查询与分析都是动态的，数据库传统的索引技术对动态分析和模糊查询的帮助不大。系统只有具有非常好的并行处理能力，才能满足复杂的、动态的分析需求，并且承担比较复杂的数据转换与清洗工作。

3、简单的系统管理。对于大型的数据仓库应用系统而言，如何能有效而简单地进行系统管理是非常重要的。特别是当数据量不断扩大时，如果没有一种有效而且简单的系统管理措施，那么系统的运行费用将会很高。

数据仓库的实施是一个长期的过程，在基础设施建立完成后，随着应用的逐步开展和深入，其投资回报也逐步增加。在建立数据仓库过程中需要一定的时间来建立数据仓库基础设施，并在建置的过程中逐步完善数据质量。这个打基础的过程是无法省略的。更为重要的是，在建立数据仓库的过程当中，还可以培养一批既懂数据仓库技术、又精通该领域业务的高级分析人才，这对于更好地发挥数据仓库价值是非常重要的

附：联机事务处理OLTP及联机分析处理（OLAP）?

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。下表列出了OLTP与OLAP 之间的比较。

?OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。

“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。

OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through等。

·钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取（roll up）和向下钻取（drill down）。roll up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而drill down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。

切片和切块是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个，则是切块。

旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。

OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。

ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表:一类是事实表,用来存储数据和维关键字;另一类是维表,即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实表通过主关键字和外关键字联系在一起,形成了"星型模式"。对于层次复杂的维,为避免冗余数据占用过大的存储空间,可以使用多个表来描述,这种星型模式的扩展称为"雪花模式"。

MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。多维数据在存储中将形成"立方块（Cube）"的结构,在MOLAP中对"立方块"的"旋转"、"切块"、"切片"是产生多维数据报表的主要技术。

HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。

还有其他的一些实现OLAP的方法，如提供一个专用的SQL Server，对某些存储模式（如星型、雪片型）提供对SQL查询的特殊支持。

OLAP工具是针对特定问题的联机数据访问与分析。它通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表。维是人们观察数据的特定角度。例如，一个企业在考虑产品的销售情况时，通常从时间、地区和产品的不同角度来深入观察产品的销售情况。这里的时间、地区和产品就是维。而这些维的不同组合和所考察的度量指标构成的多维数组则是OLAP分析的基础，可形式化表示为（维1，维2，……，维n，度量指标），如（地区、时间、产品、销售额）。多维分析是指对以多维形式组织起来的数据采取切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill-down和Roll-up）、旋转（Pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息。

根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

附:OLAP主流产品

?Hyperion Essbase

?Oracle Express

?IBM DB2 OLAP Server

?Sybase Power dimension

?Informix Metacube

Hyperion Essbase

?以服务器为中心的分布式体系结构

?有超过100个的应用程序

?有300多个用Essbase作为平台的开发商

?具有几百个计算公式，支持多种计算

?用户可以自己构件复杂的查询。

?快速的响应时间，支持多用户同时读写

?有30多个前端工具可供选择

?支持多种财务标准

?能与ERP或其他数据源集成

?全球用户超过1500家

?Oracle Express

?Oracle DW支持GB~TB数量级

?采用类似数组的结构，避免了连接操作，提高分析性能

?提供一组存储过程语言来支持对数据的抽取

?用户可通过Web和电子表格使用

?灵活的数据组织方式，数据可以存放在Express Server内，也可直接在RDB 上使用

?有内建的分析函数和4GL用户自己定制查询

?全球超过3000家

?IBM DB2 OLAP Server

–把Hyperion Essbase的OLAP引擎和DB2的关系数据库集成在一起。

–与Essbase API完全兼容

–数据用星型模型存放在关系数据库DB2中

?Informix Metacube

–采用metacube技术，通过OLE和ODBC对外开放，

–采用中间表技术实现多维分析引擎，提高响应时间和分析能力

–开放的体系结构可以方便地与其他数据库及前台工具进行集成?Sybase Power dimension

–数据垂直分割（按“列”存储）

–采用了突破性的数据存取方法------bit-wise索引技术

–在数据压缩和并行处理方面有多到之处

–提供有效的预连接（Pro-Jion）技术

数据仓库的数据质量

（一）数据质量的衡量标准、好处和问题 数据质量的好坏是决定一个数据仓库成功的关键，但是需要从那些方面衡量数据仓库中数据的质量呢?可以从下列方面衡量系统中的数据质量： 准确性：存储在系统中的关于一个数据元素的值是这个数据元素的正确值； 域完整性：一个属性的数值在合理且预定义的范围之内； 数据类型：一个数据属性的值通常是根据这个属性所定义的数据类型来存储的； 一致性：一个数据字段的形式和内容在多个源系统之间是相同的。 冗余性：相同的数据在一个系统中不能存储在超过一个地方； 完整性：系统中的属性不应该有缺失的值； 重复性：完全解决一个系统中记录的重复性的问题； 结构明确：在数据项的结构可以分成不同部分的任何地方，这个数据项都必须包含定义好的结构； 数据异常：一个字段必须根据预先定义的目的来使用； 清晰：一个数据元素必须有正确的定义，也就是需要一个正确的命名； 时效性：用户决定了数据的时效性； 有用性：数据仓库中的每一个数据元素必须满足用户的一些需求； 符合数据完整性的规则：源系统中的关系数据库中存储的数据必须符合实体完整性及参考完整性规则。 既然数据质量是成功的关键，那么，提高数据质量有那些好处： 对实时信息的分析：高质量的数据提供及时的信息，是为用户创造的一个重要益处；

更好的客户服务：完整而准确的信息能够大大提高客户服务的质量； 更多的机会：数据仓库中的高质量数据是一个巨大的市场机会，它给产品和部门之间的交叉销售打开了机会的大门； 减少成本和风险：如果数据质量不好，明显的风险就是战略决策可能会导致灾难性的后果。 提高生产率：用户可以从真个企业的角度来看待数据仓库的信息，而全面的信息促使流程和真个操作更顺畅， 从而提高生长率； 可靠的战略决策制定：如果数据仓库的数据是可靠而高质量的，那么基于这些信息进行的决策就是好的决策。 在数据处理过程中，会有那些数据质量问题： 字段中的虚假值 数据值缺失 对字段的非正规使用 晦涩的值 互相冲突的值 违反商业规则 主键重用 标志不唯一 不一致的值 不正确的值 一个字段多种用途

数据仓库设计指南

数据仓库设计指南 在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法。GV1=p}` 在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。M)_m=}d 根据Bill.Inmon的定义，“数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统”。_R)tJ Ro ODS（OperationalDataStore）是数据仓库体系结构中的一个可选部分，ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征，它是“面向主题的、集成的、当前或接近当前的、不断变化的”数据。4\&P~kI 一般在带有ODS的系统体系结构中，ODS都设计为如下几个作用：#:1

1）在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。[t"C/;S! 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。,8mPV{U KU 2）转移一部分业务系统细节查询的功能 Cr

数据仓库数据库设计的心得总结

数据仓库数据库设计的心得总结 数据仓库是企业商业智能分析环境的核心，它是建立决策支持系统的基础。一个良好的数据仓库设计应该是构建商业智能和数据挖掘系统不懈的追求。下面把数据仓库数据库设计的心得做一小结。 一透彻理解数据仓库设计过程 商业智能和数据挖掘归根到底是“从实践中来，到实践中去”。也就是说现实需求决定系统需求，业务数据决定系统构架，最终使用的时候又必须作用于现实需求，同时通过决策的行为影响业务。那么可以把数据仓库的设计看做是前一部分，即“从实践中来”，数据仓库的应用可以看做是“到实践中去”。把“从实践中来”这个过程进行抽象，数据仓库的设计就是“客观世界→主观世界→关系世界”的过程。 在前面几节完成了6个任务：选择被建模主题的商业过程、确定事实表的粒度、区分每一个事实表的维和层、区分事实表的度量、确定每一个维表的属性、在D BMS中创建和管理数据仓库。实际上这些任务都可以归结到从客观世界到关系世界的过程。那么把这个过程再进行归纳，可以得到如图3-61所示的综合了模型、方法和过程的示意图。 图3-61 数据仓库设计过程的模型和方法示意图 二把握设计的关键环节

如果将时间、精力、金钱和人事优先花在前面的20%，那么这20%会创造出80% 的价值。这就是有名的2/8原则。下面将介绍在数据仓库设计中，哪些因素是属于这20%的范围。 1．需求 需求分析在任何如见项目中都是最为重要的因素之一。企业模型是从企业的各个视点对企业数据需求及数据间关系的抽象。通过将企业模型映射到数据库系统，可以很快地了解现有数据库系统完成了企业模型中的哪些部分，还缺少哪些部分。然后再将企业模型映射到数据仓库系统，发现企业需要的（或可以构造的）主题。通过这样的过程完成对企业数据需求和现有数据的了解，达到明了原有系统和需要建设的主题域间共性的目的。 2．关键性能指标（KPI） 一般而言，一个决策支持系统最重要的就是要呈现决策数据。而KPI就是决策过程中要显示的数据结果的部分，如销售数量、销售金额、毛利和运费等数值部分的数据。这些KPI是通过与相关的维表进行连接而映射出来的。在分析星形模式时，往往要首先确定KPI。 3．信息对象 信息对象是指在每个分析过程中那些会影响到决策的因素。以销售分析为例，时间、产品、员工与客户就是影响决策的大因子，而每个因子又可以分离出多个分层结构，如时间可分为年、季度、月、周和日等，员工可分为年龄层、年龄、年薪层、年薪和员工所在城市等，也就是影响决策的详细因子。这些都是信息对象。从这里我们可以看出，每个大因子如时间、产品、员工与客户等就可以构成如时间维表、产品维表、员工维表与客户维表等。而时间维表又可分为年、季度和日等字段。在分析和设计这些信息对象组成的维度时，需要注意维的唯一性和公用性，千万不要在不同的主题中定义多个表示同一内容的维，如果有可能，一个维表要尽量被多个主题共享。 4．数据粒度 在数据仓库的每个主题中，都必须考虑事实数据的粒度。粒度的具体划分将直接影响到数据仓库中的数据量及查询质量。在数据仓库开始进行分析时。就需要建立合适的数据粒度模型，指导数据仓库设计和其他问题的解决。如果数据粒度定义不当，将会影响数据仓库的使用效果，使数据仓库达不到设计数据仓库的目的。 5．数据之间的联系 在数据仓库中，不同主题的数据之间的物理约束或许不再存在，但无论这些数据如何变化，要知道必须有一些“键”在逻辑上保持着不同数据之间的联系，这样

数据仓库概念的简单理解

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物理存储结构，同时组织存储数据仓库元数据（具体包括数据仓库的数据字典、记录系统定义、数据转换规则、数据加载频率以及业务规则等信息）。按照数据的覆盖范围，数据仓库存储可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为“数据集市”，Data Mart）。数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。这些功能与目前的DBMS基本一致。 OLAP服务器： 对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度、多层次的分析，发现数据趋势。其具体实现可以分为：ROLAP、MOLAP和HOLAP。ROLAP 基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；而HOLAP是ROLAP与MOLAP的综合，基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。 前端工具与应用： 前端工具主要包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市开发的应用。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具既针对数据仓库，同时也针对OLAP服务器。? 集线器与车轮状结构的企业级数据仓库 ?

《数据仓库数据平台与数据中台对比》

数据仓库数据平台与数据中台对比 在大数据时代，凡是AI类项目的落地，都需要具备数据、算法、场景、计算力四个基本元素，缺一不可。处理大数据已经不能仅仅依靠计算力就能够解决问题，计算力只是核心的基础，还需要结合不同的业务场景与算法相互结合，沉淀出一个完整的智能化平台。数据中台就是以云计算为数据智能提供的基础计算力为前提，与大数据平台提供的数据资产能力与技术能力相互结合，形成数据处理的能力框架赋能业务，为企业做到数字化、智能化运营。 目前，外界与业内很多人对于数据中台的理解存在误区，一直只是在强调技术的作用，强调技术对于业务的推动作用，但在商业领域落地的层面上，更多时候技术的发展和演进都是需要跟着业务走，技术的发展和进步需要基于业务方的需求与数据场景应用化的探索来反向推动。这个也就是为什么最近知乎、脉脉都在疯传阿里在拆“大中台”？个人猜想，原因是没有真正理解中台的本质，其实阿里在最初建设数据中台的目的主要是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，所以说“拆”是假的，在“拆”的同时一定在“合”，“拆”的一个方面是企业战略布局层面上的规划，架构升级，如果眼界不够高，格局不够大，看到的一定只是表面；另一方面不是由于组织架构庞大而做“拆”的动作，而是只有这样才能在效率和业务匹配度上，做到最大利益化的解耦。

数据中台出现的意义在于降本增效，是用来赋能企业沉淀业务能力，提升业务效率，最终完成数字化转型。前一篇数据中台建设的价值和意义，提到过企业需要根据自身的实际情况，打造属于自己企业独有的中台能力。 因为，数据中台本身绝对是不可复制的，从BCG矩阵的维度结合各家市场资源、市场环境、市场地位以及业务方向来看，几乎所有企业的战略目标都是不一样的。如果，有人说能把中台卖给你、对于中台的解读只讲技术，不讲业务，只讲产品，不讲业务，不以结合企业业务目标来解决效率和匹配度为目的的都有耍流氓嫌疑。数据中台的使命和愿景是让数据成为如水和电一般的资源，随需获取，敏捷自助，与业务更多连接，使用更低成本，通过更高效率的方式让数据极大发挥价值，推动业务创新与变革。 为了进一步统一大家的认知，更加清晰的认识数据中台出现的意义，本篇按顺序介绍如下: ? ? ? ? 数据中台演进的过程数据仓库、数据平台和数据中台的概念数据仓库、数据平台和数据中台的架构数据仓库、数据平台和数据中台的区别与联系

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术 孙力君仇道霞方峻峰宋楠 山东省烟草公司信息中心 摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。 关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言 随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。 随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。 元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。 通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。 总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述 目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

数据仓库工具箱_读书笔记

数据仓库工具箱_读书笔记 《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作，1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl 是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。2002年本书出版了第二版。 这是一部非常好的数据仓库建模的书，前后完整的读了三遍，受益匪浅。 以下笔记将本按四个部分组织:一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧。二、维度表建模技术。三、事实表建模技术。四、行业建模经验。 一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点:数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说，业务需求是第一位的。 2、数据仓库的目标:(1)、随心所欲的访问数据。直观、明显、简单、易用、切割、合并、下钻、上卷。(2)、一致的展现数据(相对于原来从多个系统中出来的报表不一致)。(3)、适应性、扩展性、可维护性。(4)、为领导决策提供支持。 3、数据仓库的组成。源数据-->数据准备区-->数据仓库(维度建模)-->数 -->展现。其中原系统到数据准备区属于ETL过程。数据仓库据聚集区(OLAP) 和数据聚集区本书称为数据展示。展现本书称为数据存取工具。 4、数据仓库应特别注意的几点特点:(1)、数据应该以维度的形式进行展示、存储和访问。(2)、数据仓库中必须包含详细的原子数据。(3)、必须采用共同的维度和事实表来建模。

5、数据仓库采用使用维度建模的好处:易理解、查询的高性能、修改的灵活性和可扩充性。 6、维度建模的扩展性。表现在三个方面:(1)、在现有的事实表中增加维度。 (2)、在事实表中增加事实。(3)、在维度表中增加属性。(第一章) 7、维度模型设计的四个步骤。(1)、选取业务(主题)。(2)、定于业务处理的粒度。(3)、选择维度。(4)、选择事实。 8、应优先为模型选择有原子性的信息，因为原子性的数据提供了最大限度的灵活性，可以接受任何可能形式的约束。(第二章) 9、数据仓库总线结构。实际上是一种增量建模方式，通过一致性维度来集成数据中心。数据总线矩阵:业务处理、公共维度。一级数据中心:衍生于单个基本源系统的数据中心，建议从一级数据中心开始建模，因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心:合并多个位于不同源系统的一级数据中心。(第三章) 10、维度建模复查。考虑的问题:粒度，日期维度，退化维度，维度属性采用名称而不是编码，代理关键字，维度的多少。 11、维度建模常犯的错误:(1)、舍弃一致性维度和一致性事实表。(2)、事实表的粒度不采用原子型。(3)、基于报表来设计维度表。(4)、不使用代理关键字。 (5)、忽视维度的变化的需求。(6)、将体系与体系层次分解成多 个维度。(7)、在维度表中为节省空间而限制使用详细的描述属性。(8)、在事实表中放置用于约束与分组操作的文本属性。(第十五章) 12、数据仓库成功的五个前提:(1)、拥有精明、强干的业务用户。用户应该对数据仓库具有独特的见解，坚信数据仓库项目具有实现的价值。(2)、机构必须存在建立数据仓库坚实而有说服力的业务动机。(3)、数据仓库的可用性。(4)、业务用户与IT人员之间的沟通。(5)、业务分析人员的分析文化，是基于图形、数据还是直觉、传闻和一时冲动。(第十六章) 二、维度表建模技巧

《××项目数据仓库数据质量报告》

版本号： 数据仓库数据质量报告 项目名称：

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一、引言 1．编写目的 这部分说明文档编写目的，描述本系统特点及使用数据仓库技术实现的业务目标。 2．背景 这部分是项目背景描述。 3．参考资料 这部分列出本文档引用资料的名称，并说明文档上下级关系。 4．术语定义及说明 这部分列出本文档中使用的术语定义、缩写及其全名。 二、数据质量评估工作范围 1．本次数据质量评估的目标 这部分明确本次数据质量评估的目标，这些目标可能包括： ●识别数据质量的关键问题，以使这些问题可以通过源数据系统数据弥补、数据补充系统或者是ETL流程进行清洗等手段解决 ●建立管理和控制机制，并使之能在短期和长期均发挥监控数据环境的作用 ●建立在信贷信息数据仓库中管理及维护数据的长期计划 2．本次项目确定的数据质量标准 这部分将《软件需求说明书》中制定本项目数据质量标准复制到这里，作为本次数据质量评估交付时的标准。 3．参与本次评估的人员组成 这部分详细说明参与本次数据质量评估的人员组成和职责分工。 4．数据质量评估方法 这部分说明本次项目使用的数据质量评估方法，包括记录评估结果的表格样式、数据质量评估工作的流程、数据质量评估结果的认证流程、评估结果的交付流程等。

三、数据质量评估结果 1．数据源数据质量评估结果 这部分将《初级数据质量分析报告》作为附件添加到文档后。 2．数据仓库数据清洗转换规则 这部分根据《初级数据质量分析报告》的结果记录数据仓库数据清洗转换的规则，只针对重点数据域设计作出说明。 四、数据质量监控维护方案 1．数据质量监控团队组织 这部分将尽可能地定义数据质量监控团队人员的组成、角色和分工。 2．数据仓库数据质量问题管理 这部分记录明确执行数据仓库数据质量监控和修改流程的触发条件，包括质量问题的类型及质量分类的标准等。 3．数据仓库数据质量监控管理计划 这部分是针对可以预见的数据质量问题提出监控管理的计划，包括沟通途径、会议计划、管理流程等。 4．数据仓库数据质量修正方案 这部分将可能使用的数据质量修正方案列在其中，必要时需要提供详细的数据修改流程和计算公式。通用的修正方案包括在数据源中修改、在ETL程序中修改、在数据仓库里修改和使用数据补录程序修改。

Excel Dashboards - 快速指南

Excel Dashboards - 快速指南 Excel仪表板 - 简介 对于那些刚接触仪表板的人来说，最好首先了解仪表板。在本章中，您将了解仪表板的定义，如何获得其名称，如何在IT中受欢迎，关键指标，仪表板的好处，仪表板类型，仪表板数据和格式以及仪表板上的实时数据。 在信息技术中，仪表板是一种易于阅读的，通常是单页的实时用户界面，显示组织或部门的关键性能指标的当前状态（快照）和历史趋势的图形表示，以实现即时和知情的决策一目了然。 仪表板的名称来自汽车仪表板。在您的车辆的引擎盖下，可能有数百个过程影响您的车辆的性能。您的仪表板使用可视化功能总结这些事件，以便您安心操作您的车辆。以类似的方式，业务仪表板被用于容易地查看和/或监视组织的性能。 数字仪表板的想法出现在20世纪70年代的决策支持系统的研究。业务仪表板最初是在20世纪80年代开发的，但由于数据刷新和处理的问题，他们被放在货架上。在20世纪90年代，信息时代加快步伐和数据仓库，在线分析处理（OLAP）使仪表板能够充分发挥作用。然而，仪表板的使用直到关键性能指标（KPI）的上升，以及Robert S. Kaplan和David P. Norton的平衡计分卡的引入才开始流行。今天，仪表板的使用形成决策的重要组成部分。

在当今的商业环境中，趋势是向大数据。从所有这些数据管理和提取真正的价值是现代企业成功的关键。设计良好的仪表板是一个了不起的信息管理工具。 仪表板 - 定义 Stephen Few将仪表板定义为“实现一个或多个目标所需的最重要信息的可视化显示，这些目标完全在单个计算机屏幕上显示，因此可以一目了然”。 在本术语中，仪表板可以被定义为数据可视化工具，其显示度量和关键性能指示符（KPI）的当前状态，简化复杂数据集以向用户一目了然地了解当前性能。 仪表板在单个屏幕上合并和排列数字和指标。它们可以针对特定角色定制，并且显示部门或整个组织的度量。 仪表板对于一次性视图可以是静态的，或者动态地显示屏幕后面的数据变化的合并结果。它们还可以被交互以在单个屏幕上显示大数据的各个段。 仪表板的主要指标 仪表板的核心在于监控所需的关键指标。因此，基于仪表板是针对整个组织还是针对诸如销售，财务，人力资源，生产等部门的组织，显示所需的关键度量不同。 此外，仪表板的关键度量还取决于接收者（受众）的角色。例如，执行官（首席执行官，首席信息官等），运营经理，销售主管，销售经理等等。这是因为，仪表板的主要目标是使数据可视化的决策。

数据仓库与数据挖掘学习心得

数据仓库与数据挖掘学习心得 通过数据仓库与数据挖掘的这门课的学习，掌握了数据仓库与数据挖掘的一些基础知识和基本概念，了解了数据仓库与数据库的区别。下面谈谈我对数据仓库与数据挖掘学习心得以及阅读相关方面的论文的学习体会。 《浅谈数据仓库与数据挖掘》这篇论文主要是介绍数据仓库与数据挖掘的的一些基本概念。数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合。主题是数据数据归类的标准，每个主题对应一个客观分析的领域，他可为辅助决策集成多个部门不同系统的大量数据。数据仓库包含了大量的历史数据，经集成后进入数据仓库的数据极少更新的。数据仓库内的数据时间一般为5年至10年，主要用于进行时间趋势分析。数据仓库的数据量很大。 数据仓库的特点如下： 1、数据仓库是面向主题的； 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询； 4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。

作为一个系统，数据仓库至少包括3个基本的功能部分：数据获取：数据存储和管理；信息访问。 数据挖掘的定义：数据挖掘从技术上来说是从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。 数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的的关系，从而服务于决策。数据挖掘的主要任务有广义知识；分类和预测；关联分析；聚类。 《数据仓库与数据挖掘技术在金融信息化中的应用》论文主要通过介绍数据额仓库与数据挖掘的起源、定义以及特征的等方面的介绍引出其在金融信息化中的应用。在金融信息化的应用方面，金融机构利用信息技术从过去积累的、海量的、以不同形式存储的数据资料里提取隐藏着的许多重要信息，并对它们进行高层次的分析，发现和挖掘出这些数据间的整体特征描述及发展趋势预测，找出对决策有价值的信息，以防范银行的经营风险、实现银行科技管理及银行科学决策。 现在银行信息化正在以业务为中心向客户为中心转变6银行信息化不仅是数据的集中整合，而且要在数据集中和整合的基础上向以客为中心的方向转变。银行信息化要适应竞争环境客户需求的变化，创造性地用信息技术对传统过程进行集成和优化，实现信息共享、资源整合综合利用，把银行的各项作用统一起来，优势互补统一调配各种资源，为银行的客户开发、服务、综理财、管理、风险防范创立坚实的基础，从而适应日益发展的数据技术需要，全面提高银行竞争力，为金融创新和提高市场反映能力

BI工具选型指南

BI工具选型指南 BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。 不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水 平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。 因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。 1.BI工具选型要素 具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。 从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。 企业选择BI工具时的参考因素

数据仓库数据集市概念区别

数据集市≠数据仓库 NCR公司可扩展数据仓库解决方案小组王闯舟编译 我们知道,决策支持系统(DSS)主要有两种实现方式,即建立一个数据集市或者一个数 据仓库。到底哪一种更能满足决策支持的要求并且适合企业今后的发展,是近两年来学术界和有关供应商激烈争论的一个话题。 在数据集市领域,主要的供应商和拥护者以美国红砖(Red Brick)公司为代表,其总裁Ralph Kimball在1997年12月的一篇论文中提出,"数据仓库只不过是一些数据集市的集合而已"。认为企业多建立一些数据集市,将来自然就形成了数据仓库。而业界公认的数据仓库之父 Bill Inmon在今年1月立即撰文反驳,旗帜鲜明地指出,"你可以在大海中捕到很多的小鱼并堆积起来,但它们仍然不是鲸"。在5月份的《数据管理综述》(DataManagement Review)中,Bill Inmon又发表了"数据集市不等于数据仓库"的论文,进一步阐述两者在本质上的区别以及各自的适用场合,本文就是根据这篇论文的主要内容编译而成的。 问题的提出 现在,各企业IT部门的经理所面临的最主要问题之一是先建立数据仓库还是先建立数据集市。长期以来,数据集市供应商们不断地给他们灌输这样的观念,即建立数据仓库比较复杂,投资过大,设计与开发周期太长,难以集成和管理企业范围内的各种源数据;并认为,基于数据仓库的DSS投资方案难以得到企业管理层的批准。数据集市供

应商们给业界描绘了一幅数据仓库前景暗淡的图画,这完全是出于自身的目的,是不正确的。 数据集市供应商们把数据仓库当成其增加营业收入的绊脚石,自然要避开和攻击数据仓库。事实上,他们在销售时强调数据集市的建设周期短,是以企业信息系统结构的长期规划为代价的。 持数据集市主张的人认为,决策支持系统的成功实现,除了数据仓库以外,还有更简便、更有效的其它途径。方法之一就是建立多个数据集市,当它们增加得足够大时,那就是所谓的数据仓库了。这些人声称,建立数据集市要快得多也便宜得多,因为当考虑建立一个数据集市时,不必考虑各部门之间的区别,也不必设立部门之间协调的规则,更不存在结构设计上的长期规划问题。 不幸的是,这种方法虽然避免了建立数据仓库存在的部门协调与规划上的问题,却完全偏离了数据仓库的要点。当企业的信息结构完全由数据集市构成时,其整个组织将变得更加混乱。因为在建立决策支持系统以前,我们可能只是原来的生产系统有些凌乱,现在的状况则可能是凌乱的生产系统再加上杂乱的数据集市。由于企业内所有的决策支持系统均是数据集市,相互之间没有集成,其结果可想而知——没有集成的决策支持系统就像没有骨骼的人体一样,是没有实用价值的。 方式的改变 早期,数据集市供应商们宣称数据集市和数据仓库是相同的系统,试图通过这种偷梁换柱的方式来进入数据仓库市场。在各种展示会期间,他们不遗余力地进行着各种宣传,从而混淆了数据集市与数据仓库的概念。 由于这种错误概念的传播,使一些客户建立了数据集市而非真正的数据仓库。但随

数据仓库复习题

第一章概述 1.数据挖掘的定义？（书P2，PPT_P8） 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？（PPT_P14） 关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据等 3.数据挖掘的常用方法？（P4、PPT_P29） 聚类分析、决策树、人工神经网络、粗糙集、关联规则挖掘、统计分析等 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？（书P2-3，PPT_P17-19） 确定业务对象、数据准备、数据挖掘、结果分析与知识同化。 5.数据挖掘与数据仓库的关系（联系和区别）？书P6-7，PPT_P45-46 联系：1，数据仓库为数据挖掘提供了更好的，更广泛的数据源 2，数据仓库韦数据挖掘提供了新的支持平台。 3，数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便 4，数据挖掘对数据仓库提供了更好的决策支持。 5，数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求 6，数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持 区别：数据仓库是一种存储技术，它包含大量的历史数据、当前的详细数据以及综合数据，它能为不同用户的不同决策需要提供所需的数据和信息。~~数据挖掘是从人工智能机器学习中发展起来的，它研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。 第二章数据仓库 1.数据仓库的定义 数据仓库——是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策定制过程。 2.数据仓库数据的四大基本特征： 面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 3.数据仓库体系结构有三个独立的数据层次： 信息获取层、信息存储层、信息传递层。 4.粒度的定义？它对数据仓库有什么影响？ （1）是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多。 （2）影响存放在数据仓库中的数据量大小；影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.在数据仓库中，数据按照粒度从小到大可分为四个级别： 早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。 6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。 7.数据仓库设计中，一般存在着三级数据模型： 概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 8.数据仓库设计步骤 （1）概念模型设计 （2）技术准备工作 （3）逻辑模型设计 （4）物理模型设计 （5）数据仓库的生成

数据仓库(简答题复习资料整理)

数据仓库（简答题复习资料） （1）数据仓库概念和特点 P12-14 数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，它用于支持企业或组织的决策分析处理。 数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库，它的数据基于OLTP源系统。 首先，用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库； 其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 数据仓库的功能和特性 1 面向主题 2 数据的集成性 3 数据的稳定性（非易失性） 4 数据随时间变化的特性 5 多维性数据是带有时间轴的→数据是多维的→形成立方体（Cube）见书P52 （2）数据库与数据仓库的区别 简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。 单从概念上讲，有些晦涩。任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库，被记录下来，这里，可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如，某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少。如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。 显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数

数据仓库中的数据清洗

数据仓库中的数据清洗 刘玉① 陈金雄② ①福州大学物理与信息工程学院，350002，福州市工业路523号 ②南京军区福州总医院，350025，福州市西二环北路156号 关键词 数据清洗 二次清洗 数据仓库 摘 要 以病种分析为例，介绍了在数据仓库中数据清洗的方法——二次清洗法，二次清洗完成的工作是不同的，第一次的清洗主要负责清洗源数据中的“脏数据”，第二次清洗则负责维度的提取。 1 引言 随着时间的发展，医院信息系统中积累了大量的业务数据，越来越多的医院选择建立数据仓库以提取其中有用的信息，用于分析和决策。病种分析就是当前比较热门的主题，可以通过病种分析主题考察单病种的治愈质量、平均费用、平均住院日及单病种的病人构成情况，有利于单病种的合理限价，提高医院的竞争力。病种分析的星型结构见图1。病种分析中涉及到众多的数据，数据的准确与否直接关系着决策质量的好坏。为了能够准确的决策，必须对进入数据仓库的数据进行清洗。 图1 病种分析主题的星型结构（事实表中红色的字段为其度量） 由于数据的清洗需要占用系统较多的资源，为了不影响“军卫一号”日常的处理速度，同时保证数据尽可能的准确，我们采用了“二次清洗”的方法：将源数据抽取至数据缓冲区时进行第一次的数据清洗；将数据缓冲区的数据送入数据仓库时进行第二次的清洗，两次清洗的作用范围是不同的[1]。清洗的过程见图2。 事实表 SYM_ID AGE_ID ADD_ID SEX_ID CHARGE_ID CHARGE_DEPT DISCHARGE_DETP DOCTOR_ID 数量 平均住院日 平均费用科室维 DEPT ID 地理维 ADD ID 病种维 SYM ID 费别维 CHARGE ID 医生维 DOCTOR ID 性别维 SEX ID 年龄维 AGE ID

企业数字化生存指南

企业数字化生存指南 ?背景 o数字化（狭义）：是指将信息转换成数字（便于电脑处理，通常是二进制）格式的过程。 o信息化转型：建设计算机信息系统，将传统业务中的流程和数据通过信息系统来处理，通过将技术应用于个别资源 或流程来提高效率。 o数字化转型：对业务（流程、场景、关系、员工）进行的重新定义，内部完成全面在线，外部适应各种变化，从前 端到后端，全面实现无需人工介入的自动化和智能化，最 终创造价值。 o信息化和数字化区别 ?信息化是提高业务效率的工具，不改变业务本身。核 心是流程，数据是副产品。 ?数字化是重新定义企业业务 ?为什么要数字化转型 o外部 ?在数字化转型大潮中，企业如逆水行舟，不进则退。 如果不进行数字化转型，那么企业将会被用户抛弃、 被竞争对手超越、被市场边缘化，以致最终出局。 o内部 ?数字化转型可以捕获新的市场机会，尝试新的商业模 式，在未来商业市场中提前占位。 ?做什么 o构建新的生态体系 ?把握新市场、新业务 o开发新的业务框架 ?以客户为中心 ?敏捷开发 ?设计思维方法论 o以同理心感知需求 o零基头脑风暴 o搭建原型 o原型测试

o强化新的技术基础 ?数字化的技术基础 ?双速IT架构 o敏捷IT：面向用户、前端，注重快 o传统IT：面向后端，注重稳 ?大数据+人工智能 o人工智能带来新业务，减成本，增收益 o误区 ?过于专注技术 ?战线过长 ?研发和落地比例不当 ?目标过高，不够稳扎稳打 o5要素 ?清晰的愿景 ?以用例为向导 ?数字组织部门和数字化卓越中心 ?搭建数字湖：整合数据仓库，消除 冗余数据，提速用例开发 ?文件变革管理 ?网络安全7法则 ?怎么做数字化转型 o数字化过程 ?制订全面计划 ?切换到数字化运营体系 ?发展快速概念迭代能力 o目的：抢占先机、节省成本、围绕用户 o方式：抓住痛点，抑制追求完美 ?建立以数据驱动的里程碑运作机制 ?将预算与里程碑挂钩 ?规模化地推广、覆盖到整个企业 o数字化人才 ?规模化培养 o数字化组织 ?建立敏捷组织

数据仓库的发展历程简述v0.1

数据仓库发展历程及相关概念 1.1 概述 数据仓库的概念可能比一般人想像的都要早一些，中间也经历比较曲折的过程。其最初的目标是为了实现全企业的集成（Enterprise Integration），但是在发展过程中却退而求其次：建立战术性的数据集市（Data Marts）。到目前为止，还有很多分歧、论争，很多概念模棱两可甚至是彻底的让人迷惑。本文试图从数据仓库的发展历史中看到一些发展的脉络，了解数据仓库应该是怎么样的，并展望一下未来的数据仓库发展方向。 同时，由于新应用的不断出现，出现了很多新的概念和新的应用，这些新的应用如何统一现成完整的企业BI应用方案还存在很多争论。本文试图对这些概念做一些简要的阐述，让大家对此有初步的了解。 1.2 粗略发展过程 1.2.1 开始阶段（1978-1988） 数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究，该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次，MIT的研究员将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次，并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。 同时，MIT的研究成果与80年代提出的信息中心（Information Center）相吻合：即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力，该研究只是确立了一个论点：这两种信息处理的方式差别如此之大，以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。 之后，在80年代中后期，作为当时技术最先进的公司，DEC已经开始采用分布式网络架构来支持其业务应用，并且DEC公司首先将业务系统移植到其自身的RDBMS产品：RdB。并且，DEC公司从工程部、销售部、财务部以及信息技术部抽调了不同的人员组建了新的小组，

2020年SAPAPO-快速指南参照模板

SAP APO - 快速指南 SAP APO - 简介 高级计划和优化（APO）模块是SAP供应链管理（SCM）的关键组件之一。它提供与需求计划，供应网络规划（SNP），生产计划/详细计划（PP / DS），运输管理和全球可用承诺相关的不同业务流程。 APO使用核心接口（CIF）与ECC系统紧密集成，并在数据集市和InfoCube上提供完整的报告功能。随着最近发布的供应链管理（SCM）5.0，增加了一套新的功能- 服务部件计划- 在供应链下执行备件管理。SAP APO提供完整的集成功能来管理供应链流程并支持各种功能。 使用供应商网络协作（SNC）（也称为库存归类中心（ICH））来提供供应商和客户之间的协作。使用APO，您可以在供应链流程的所有阶段实现不同合作伙伴之间的协调。它从接收订单，监控库存和产品运输开始。您可以不断地执行供应链流程的优化和评估，并监控流程效率。APO还提供BI组件以支持报告功能和数据集市。 高级规划和优化包括以下应用程序功能- ?需求计划 ?供应网络规划 ?生产计划和详细计划（PP / DS） ?供应链协作 ?全球可用性 ?运输管理 ?供应链协作/库存整理中心 SAP APO作为SAP Supply Chain Management服务器安装的一部分安装，或者也可作为SAP ERP软件包的附加工具。 SAP APO - 部署选项 SAP SCM Server安装提供了SAP APO功能模块的所有功能。 在SAP APO的附加部署模型中，可以使用以下组件作为SAP APO工具的一部分：?SAP APO - 需求规划，即SCM-APO-FCS ?SAP APO供应网络规划，即SCM-APO-SNP ?SAP APO生产计划和详细计划，即SCM-APO-PPS