資料倉儲的建立步驟
1樓：kyoya斯
1)收集和分析業務需求。
2)建立資料模型和資料倉儲的物理設計。
3)定義資料源。
4)選擇資料倉儲技術和平台。
5)從操作型資料庫中抽取、淨化、和轉換資料到資料倉儲。
6)選擇訪問和報表工具。
7)選擇資料庫連線軟體。
8)選擇資料分析和資料展示軟體。
9)更新資料倉儲 1)資料轉換工具要能從各種不同的資料來源中讀取資料。
2)支援平面檔案、索引檔案、和legacydbms。
3)能以不同型別資料來源為輸入整合資料。
4)具有規範的資料訪問介面。
5)最好具有從資料字典中讀取資料的能力。
6)工具生成的**必須是在開發環境中可維護的。
7)能只抽取滿足指定條件的資料，和源資料的指定部分。
8)能在抽取中進行資料型別轉換和字符集轉換。
9)能在抽取的過程中計算生成衍生字段。
10)能讓資料倉儲管理系統自動呼叫以定期進行資料抽取工作，或能將結果生成平面檔案。
11)必須對軟體**商的生命力和產品支援能力進行仔細評估。
主要資料抽取工具**商：''s
eda/ 一般問題 (不完全是技術或文化，但很重要) 包括但不限於以下幾點：
業務使用者想要執行什麼樣的分析？
你現在收集的資料需要支援那些分析嗎？
資料在哪兒？
資料的清潔度如何？
相似的資料有多個資料來源嗎？
什麼樣的結構最適合核心資料倉儲 (例如維度或關係型)？
技術問題包括但不限於以下幾點：
在你的網路中要流通多少資料？它能處理嗎？
需要多少硬碟空間？
硬碟儲存需要多快？
你會使用固態還是虛擬化的儲存？
為什麼要建立資料倉儲
2樓：財務軟體象過河
資料倉儲。
是復為了滿足分制析需要，對源資料進行了baitransform過程，du
具體是怎zhi樣乙個處理過程，可以從bill inmon的倉庫定dao義四個特性進行理解。）資料倉儲系統（用資料庫裝東西）與其他基礎業務系統（例如財務系統、銷售系統、人力資源系統等，也是用資料庫裝東西）的區別是： 基礎業務系統的特點是各管各的，例如財務系統生產了白菜，那麼用乙個資料庫來裝，人力資源系統生產了豬肉，再用乙個資料庫來裝。
我要做一道菜，需要分別到各個資料庫去取，比較麻煩（現實的情況是大部分時候讓種菜的農民伯伯送過來，但送過來的東西不一定是我想要的，而且不同的時候我想要不同的東西，經常會被農民伯伯罵，弄得雙方都不開心）。另外一方面，各個資料庫中放的是一些比較原始的東西，我要拿過來做菜，還需要經過很麻煩的清洗過程，一不小心裡面可能就藏著一條大青蟲。那麼，資料倉儲系統就是建立乙個大的超市，將各地農民伯伯出產的東西收集過來，清洗乾淨，分門別類地放好。
這樣，你要哪種菜的時候，直接從超市裡面拿就可以了。
資料倉儲的特點是：
1)資料倉儲是面向主題的。
2)資料倉儲是整合的。
3)資料倉儲具有時間相關性。
4)資料倉儲的資料是相對穩定的。
3樓：匿名使用者
資料倉來庫可以說是決策源支援系。
統（個人不同意這個觀點，決策支援系統。
dds）是在管理資訊系統的基礎上發展起來的，在資料倉儲、olap技術和資料探勘工具出現以前，就已經有dss了，但其在實際應用開發過程中暴露出許多問題，dw為克服傳統dds存在的問題提供了技術上的支援，基於dw上的dss效果自然有很大提公升），能幫助老闆了解企業的整體全貌，看到資料倉儲提供的經過整理統計歸納的資料後老闆憑自己的管理經驗可以發現企業問題或困。
難或成功因素在哪一方面，然後可以不斷的追溯資料，直到確定到最具體的細節上，這樣能。
夠不斷提公升老闆或管理層的管理水平，不斷改善企業的管理。我們知道的最好的乙個例子就。
是美國某大型超市啤酒和尿布的故事。
資料庫是資料倉儲的基礎。
資料倉儲實際上也是由資料庫的很多表組成的。
這句話明顯。
不成立，資料倉儲裡表分為事實表和維表，這和資料庫裡的表還是有本質區別的，組織方式。
完全不一樣，乙個是面向主題，乙個是面向業務的）
需要把存放大量操作性業務資料的資料。
庫經過篩選、抽取、歸納、統計、轉換到乙個新的資料庫中。然後再進行資料展現。老闆關。
注的是資料展現的結果。
構建企業級資料倉儲的步驟是什麼？
4樓：環球青藤
現如今，很多企業都開始重視資料倉儲的構建，其實構建資料倉儲不是乙個難事，難的地方在於如何構建企業級的資料倉儲，這對於企業來說是一件十分困難又必須提上日程的事情。不過，不要灰心，雖然困難，但是我們也可以通過一些方法去構建企業資料倉儲，在這篇文章中我們就給大家介紹一下構建資料倉儲的步驟。
構建企業級的資料倉儲第一步就是要確定主題，其實確定主題就是確定資料分析或前端展現的主題。主題要體現出某一方面的各分析角度和統計數值型資料之間的關係，確定主題時要綜合考慮。這一點是非常重要的，大家一定要重視。
第二個步驟就是確定量度。當我們確定主題後，需要考慮分析的技術指標。一般來說，這些都是資料值型資料，其中有些度量值不可以彙總。
有些是可以彙總起來，以便為分析者提供有用的資訊。量度是要統計的指標，必須事先選擇恰當，基於不同的量度可以進行複雜關鍵性指標的設計和計算。
第三個步驟就是確定事實資料粒度。當我們確定量度之後，需要考慮該量度的彙總情況和不同維度下量度的聚合情況。如果我們按照「天」為單位來彙總資料的在etl處理過程中，按天來彙總資料，些時資料倉儲中量度的粒度就是「天」。
如果不能確認將來的分析需求中是否要精確的秒，那麼，我們要遵循」最小粒度原則」,在資料倉儲中的事實表中保留每一秒的資料，對資料提前進行彙總，保障產生分析結果的效率。
第四個步驟就是確定維度，其實維度是分析的各個角度。基於不同的維度，可以看到各個量度彙總的情況，也可以基於所有的維度進行交叉分析。
第五個步驟就是建立事實表。在確定好事實資料和維度後，將考慮載入事實表。業務系統的的一筆筆生產，交易記錄就是將要建立的事實表的原始資料。
具體的做法是將原始表與維度表進行關聯，生成事實表。關聯時有為空的資料時，需要使用外連線，連線後將各維度的**鍵取出放於事實表中，事實表除了各維度**鍵外，還有各度量資料，不應該存在描述性資訊。
在這篇文章中我們給大家介紹了構建企業級資料倉儲的相關步驟，相信大家看了這篇文章以後已經對資料倉儲有所了解了吧？大家在構建資料倉儲的時候一定要謹遵上面的步驟進行操作，這樣才能夠提高工作效率，少走彎路，更出色地完成工作任務。
請問資料倉儲都用什麼建立？
5樓：派可資料
1、首先你得搞清楚建設數倉的目的是什麼。
是偏向於整合各系統資料，為資料分析決策服務，還是偏向於快速的完成分析決策需求？
如果是前者，那麼在資料倉儲建模的時候一般會選擇er建模方法；
如果是後者，一般會選擇維度建模方法。
er建模：即實體關係建模，由資料倉儲之父bill inmon提出，核心思想是從全企業的高度去設計三正規化模型，用實體關係描述企業服務。主張的是自上而下的架構，將不同的oltp資料集中到面向主題的資料倉儲中。
維度建模：由kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發構建模型。這種模型由事實表和維表組成，即星型模型和雪花模型。
kimball倡導自下而上的架構，可以針對獨立部門建立資料集市，再遞增的構建，彙總成資料倉儲。
2、其次你得進行深入的業務調研和資料調研。
業務調研：深入的業務調研能使你更加明確數倉建設的目的；同時也利於後續的建模設計，隨著調研的開展，如何將實體業務抽象為數倉模型會更加明朗。
資料調研：各部門或各科室的資料現狀了解，包括資料分類、資料儲存方式、資料量、具體的資料內容等等。這對後續的主資料串聯或者維度一致性處理等等都是必須的基礎。
3、然後是資料倉儲工具選型。
傳統型資料倉儲：一般會選擇第三方廠家的資料庫和配套etl工具。因為有第三方支援，相對有保障；但缺點也很明顯，受約束以及成本較高。
nosql型資料倉儲：一般是基於hadoop生態的資料倉儲。hadoop生態已經非常強大，可以找到各種開源元件去支援資料倉儲。
缺點是需要招聘專門人士去摸索，並且相對會存在一些未知隱患。
4、最後是設計與實施。
設計：包括資料架構中的資料層次劃分以及具體的模型設計；也包括程式架構中的資料質量管理、元資料管理、排程管理等；
實施：規範化的專案管理實施，但同時也需記住一點，資料倉儲不是乙個專案，它是乙個過程。
6樓：匿名使用者
資料倉儲是為了管理資料，主要是思想。
具體實施的工具就是為了解決問題而選取了。
比如異構/不同源資料的資料抽取問題，要用到etl，可能會用工具 或者自己寫程式，看情況而定『
資料倉儲的模型建設，要用到erwin等建模工具；
資料的存放一般是借助關聯式資料庫來實現，那麼會用到oracle之類。不過現在已經開始慢慢摒棄傳統關聯式資料庫了，借助一些no sql平台，比如hadoop上的hive之類。
不過無論用什麼工具，一定要記住，資料倉儲的思想是不變的，就是管理資料、把資料的價值通過有效地管理而展現出來，不經管理的資料就是一堆沒有提煉的金礦，看著很值錢，直接狗屁用沒有。
informix資料庫如何建立資料庫，建立資料庫表，建立索引
為t kc表的cname欄位建立索引。最後當然主鍵當然是sid了 一定要標好哦 informix第乙個真正支援sql語言的關聯式資料庫產品是informix se standardengine 1 有輸入輸出 create procedure pnormalparam f1 integer,f2 v...
海運香港一條龍入倉庫都需要哪些資料？
到香港的話你自己都清楚啦，物流的。走我們包稅的就什麼資料都不用的。貨物從香港海運到越南需要多少天 走貨櫃海運嗎？一般是2 3天左右。開船了就很快，但具體也要看你是到越南哪個港口？沙石海運到香港需要什麼手續 20 海沙想出口到香港，像石頭和沙子這些都是被國家認為國有資源的，一般不經過運輸是不准進出口運...
mysql如何建立資料庫的檢視設計
在 sql 中，視來圖是基於 sql 語句的結果自集的視覺化的表。檢視包含行和列，就像乙個真實的表。檢視中的字段就是來自乙個或多個資料庫中的真實的表中的字段。我們可以向檢視新增 sql 函式 where 以及 join 語句，我們也可以提交資料，就像這些來自於某個單一的表。例子建立檢視 create...