数据仓库:高效实现数据仓库的 7个步骤
="t18" 数据仓库和我们常见RDBMS系统有些亲缘关系但它又有所区别假如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再到面对挑剔用户评估整个过程都会带给你种和以往项目完全区别体验 ... [阅读全文]
数据仓库:教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略
="t18"这篇论坛专题(赛迪网技术社区)主要介绍针对数据仓库规划构建策略进行了详细介绍具体内容请大家参考下文: 数据仓库作为决策支持系统(DSS)基础具有面向主题、集成、不可更新、随时间不断变化特性这些特点介绍说明了数据仓库从数据组织到数据处理都和原来数据库有很大区别这也就需要在数据仓库系统设计时寻求个适合于数据仓库设计思路方法在般系统开发规划中首先需要确定系统功能这些系统功能般是通过对用户需求... [阅读全文]
数据仓库:SQL Server数据仓库相关概念及构建流程
基本概念：
1、多维数据集：多维数据集是联机分析处理 (OLAP) 中的主要对象，是一项可对数据仓库中的数据进行快速访问的技术。多维数据集是一个数据集合，通常从数据仓库的子集构造，并组织和汇总成一个由一组维度和度量值定义的多维结构。
2、维度：是多维数据集的结构性特性。它们是事实数据表中用来描述数据的分类的有组织层次结构（级别）。这些分类和级别描述了一些相似的成员集合，用户将基于这些成员集合进... [阅读全文]
数据仓库建模:对数据仓库进行数据建模
OLTP 与数据仓库--有何差异？
在日常生活中，我们要使用大量的应用程序来生成新的数据、变更数据、删除数据，当然在大多数的情况下我们还要查阅和分析数据。就来想象一个收发 email 的简单应用程序吧。我们已经存储了地址信息，可能还存储了一些文档。我们可以决定是否存储已经发送过的邮件，但是也可能隔一段时间后将其删除，或者删除已经发送过的所有邮件。那么我们该如何处理一段时间以前删除或者修改过的地址呢... [阅读全文]
数据仓库:天天向上之 数据仓库（Data War...
数据仓库（Data Warehouse）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，用于支持管理决策。 数据仓库是一个环境，而不是一件产品，提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的操作型数据库中很难或不能得到。数据仓库技术是为了有效的把操作形... [阅读全文]
数据仓库实施案例:数据仓库实施的6种策略
数据仓库实施6种策略在实施数据仓库时需要理论策略指导随着数据仓库技术发展,数据仓库实现策略已从原先“自顶向下”种模式发展到了 6种模式1、“自顶向下”模式 lineDrawn pixelLineWidth 0\"在这种“自顶向下&r... [阅读全文]
数据仓库:数据仓库指南
数据仓库学习心得体会 prefix = o ns = \"urn:schemas-microsoft-com:office:office\" /．概念1．数据仓库:是指面向主题致区别时间稳定数据集合用于支持经营管理中决策支持过程从广义上讲数据仓库是指存储大量历史数据数据库每个记录代表特殊时间... [阅读全文]
数据仓库架构:Microsoft 数据仓库架构 !
Microsoft 数据仓库架构 摘要:本文简单介绍了使用 Microsoft 数据仓库架构数据仓库讨论了数据仓库能够实现功能使用数据仓库恰当时机以及如何将数据仓库和系统体系结构合成体 目录介绍数据仓库作为数据仓库模型立方体使用数据仓库进行决策查看立方体片段和编程接口Microsoft 数据... [阅读全文]
数据仓库技术与实现:实现数据仓库的upsert
Upsert是指由INSERT和UPDATE语句功能组合成单个子句Upsert模型在数据仓库中尤其有用在数据仓库中我们需要下面 我们经常需要多个INSERT和SELECT(IAS)语句共同使用这个时候upsert就非常有用这是upsert不需要每次行地... [阅读全文]
数据仓库:数据仓库/BI是否等于报表系统？
关于这个问题的争论貌似由来已久，毕竟用过的人接触过的人越来越多了，每人都会有自己的见解。按我的理解就是：BI / DW 系统就是一个报表系统。绝对的是，毫无悬念的是（如果有人想否认的话请麻烦先给我举出一个 BI/DW 系统是不能提供任何报表和图表的）。只不过我们需要这个报表系统能够提供 1，足够多的数据供我查看2，足够快的速度不至于让我崩溃3，足够多的展现形式供我查看... [阅读全文]
数据仓库应用:老的数据仓库限制了新技术的应用
根据某专门研究数据中心国际权威研究机构对世界范围内600个数据中心调查显示其中超过 3分的数据中心都已经迈入第 5个年头了而在年初另个调查中显示受访100个数据中有43%数据中心缺乏可用物理空间而且对能耗需求也处在历史最高水平这些数据中心现在是分身乏术为能耗问题疲于奔命同时却无暇顾及他们... [阅读全文]
数据仓库:从数据仓库到数据集市
BI领域始终存在着建设数据仓库还是建设数据集市、自上而下还是自下而上争论而在实际建设中自然不会有人完全按照某种理念去做比如在电信公司数据集市建设中地市公司特殊情况和总部规范标准的间博弈就成了大难题自上而下 VS自下而上刚进入BI领域时候感觉到处都在说、都在做“数据仓库”而现在很多地方又开始说... [阅读全文]
数据仓库:企业级数据仓库取代数据集市
著名市场调研机构Gartner分析师Donald Feinberg表示构建数据集市成本非常昂贵如果你公司有 6个部门每个部门都开发了自己数据集市那么你就必须为 6个硬件系统和 6个数据库软件Software许可买单同时你还需要足够人手来维护每个数据集市 当出现上面这种情况时企业往往会... [阅读全文]
数据仓库架构:数据仓库架构前需要考虑的问题
除掉满足需求以外，一个好的数据仓库需要考虑的是使用（应用）是否方便，维护是否方便，扩展是否方便，开发是否方便。使用:好的系统首先解决的是使用问题，如果最好的操作人员不满意的话，通常应用效果都会比较差的，所以很多公司很注重用户场景的设计，我曾经和微软的同事有过一段时间的接触，发现他们很注重一般企业不注重的问题，比如我们在查询时，选择条件，有的是大于，有的是小于，有的是大于等于... [阅读全文]
数据仓库:数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?
分析源文件 与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化(source-to-target mappings)说明文件。这些文件详细说明了数据的来源、如何对数据进行操作，以及存储到哪里。如果能... [阅读全文]
如何建立数据仓库:建立数据仓库的八条规则
本文将阐述建立数据仓库 8条规则,尤其是如何建立第个数据仓库实际上,对于如何建立个成功数据仓库,现实中不存在也根本不可能存在个涵盖万千、放的 4海而皆准"宝书"几乎可以肯定是,在建立第个数据仓库时候,用户肯定会犯,这是不可避免本文规则意义仅仅在于,帮助用户避免些已知缺陷而对于那些不可避免... [阅读全文]
如何建立数据仓库:建立数据仓库的基本准则
数据仓库应用具有从多个分散的部门级系统中捕捉大量共享信息的能力。它们可以将机构的原始数据有效地转化为有用的知识信息,于是这些知识信息就可以被用来进行战略决策支持,从而提高企业效益。在一个先进的数据仓库应用的帮助下,企业决策者可以从质量、区域收入和产量等基本面上对企业性能进行跟踪,并基于这些可靠的信息采取快速、明智的行动。 本文将阐述建立数据仓库的八条规则,尤其... [阅读全文]
数据仓库建设方案:数据仓库解决方案指南
数据仓库概念 任何个公司和企业在订货、存货清单、票据清单、帐目清算、客户服务以及 财务报告等方面都存在大量业务应用和技术环节数据仓库作用在于:从这 些应用系统中获取信息并转换到个新数据库通过对新库中历史信息和面 向主题信息进行分析为决策提供支持以往产品系统如订货或购置系统 则很... [阅读全文]
数据仓库etl:深入探讨数据仓库建模与ETL的实践技巧
这篇论坛文章（赛迪网技术社区）深入探讨了搭建数据仓库过程中应当遵循的方法和原则，更多内容请参考下文： 一、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）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。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP系统的分析需求为目的。 数据仓库的架构模型包括了星型架构（图... [阅读全文]
数据仓库:深入了解数据仓库优化中的星型转换
为了提高查询速度, 根据数据特征,每个字段会比较且建一个位图索引 ，但是查询语句并不能用到位图索引中, 所以应进行了星型转换。 在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: ◆几个表进行关联 ◆只有一个数据量巨大的表, 称为事实表 ◆其他的都是编码表, 称为维表 ◆维表和事实表之间有主外键关系 假设有D1(key1),D2(key2),D3(key3),D4(key)四个小的维表和... [阅读全文]
数据仓库:带你深入了解数据仓库优化中的星型转换
在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: ◆几个表进行关联 ◆只有一个数据量巨大的表, 称为事实表 ◆其他的都是编码表, 称为维表 ◆维表和事实表之间有主外键关系 假设有D1(key1),D2(key2),D3(key3),D4(key)四个小的维表和一个事实表F(key1,key2,key3,key4), 那么经常进行的查询将是: SELECT D1.xxx, D2.xxx, D3.xxx,... [阅读全文]
数据仓库:深入探讨数据仓库设计的步骤 禁忌和思路
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... [阅读全文]
数据仓库:深入探讨数据仓库缓慢变化维的解决方案
这篇论坛文章深入探讨了数据仓库缓慢变化维的解决方案，详细内容请参考下文： 缓慢变化维定义 Wikipedia中的定义： Dimension is a term in data management and data warehousing that refers to logical groupings of data such as geographical location, customer... [阅读全文]
数据仓库:带你深入了解用于数据仓库的IBM DB2产品
数据库应用程序有两种主要类型：在线事务处理(online transactional processing，OLTP)和数据仓库，数据仓库包括在线分析处理(online analytical processing，OLAP)和数据挖掘应用程序。DB2 9 同时适用于这两种应用程序。OLTP 系统与业务智能(Business Intelligence，BI)数据仓库系统的区别是什么?区别在于访问数据... [阅读全文]
数据仓库:讲解OLTP与数据仓库两者之间的不同之处
在日常生活中，我们要使用大量的应用程序来生成新的数据、变更数据、删除数据，当然在大多数的情况下我们还要查阅和分析数据。就来想象一个收发 email 的简单应用程序吧。我们已经存储了地址信息，可能还存储了一些文档。我们可以决定是否存储已经发送过的邮件，但是也可能隔一段时间后将其删除，或者删除已经发送过的所有邮件。那么我们该如何处理一段时间以前删除或者修改过的地址呢？我们再也不会看到它们了。 Emai... [阅读全文]
sql数据仓库:SQL Server平台上数据仓库管理员的关键任
目前,我国的一些企业在数据仓库项目开发完成后并没有专门培训特定的数据仓库管理员，许多企业都是从开发团队里挑选一些人留下来执行维护任务，因为即使在通常情况下，经过简单的指导一般的技术人员也没有能力维护这个复杂的系统，更不用说出现突发事件应该怎么处理了。数据仓库的管理是不少企业数据仓库应用的软肋。要保证数据仓库系统的稳定性、可用性和高效性必须要有具备专业素养的数据仓库管理员来完成。 数据仓库管理员(D... [阅读全文]
sql数据仓库:数据仓库基本报表制作过程中的SQL写法
这篇论坛文章（赛迪网技术社区）主要介绍了数据仓库基本报表制作过程中的SQL写法，详细内容请参考下文： 在数据仓库的基本报表制作过程中，通常会使用SQL作为数据源，可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断;一般而言，待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型;在报表查询界面前段，实际上会对查询的数据作一些缺省处理，例如有些字段可输可不输，输入的字段需要按照输入的内容进行... [阅读全文]
如何建立数据仓库:如何测试数据仓库
在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程，但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这里仍然有效。我们来看一下其中的几个步骤，并研究如何在数据仓库环境中应用。 在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程，但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这... [阅读全文]
数据仓库的特点:简明扼要的讲解数据仓库所拥有的四个特点
数据仓库拥有的四个特点 1、面向主题 操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2、集成的 面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据... [阅读全文]
数据仓库:根据新技术特点浅谈数据仓库和数据挖掘架构
数据仓库和数据挖掘是两个比较大的概念，在国外已经非常成熟，在国内随着前几年企业数据的累计、ERP的成熟，数据仓库和数据挖掘开始起步。 如何建立数据仓库和数据挖掘是个不断值得探讨和优化的问题，不仅仅在技术上，在商业应用上也是如此。随着新的技术和观念的不断引入，传统的数据仓库技术方法有了很大的改变，基于数据仓库的应用也有了新的发展。每个企业的数据仓库根据企业特点不同，可以采用非常灵活的选型方法进行选型... [阅读全文]
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