数据仓库在企业的数据处理中

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。

数据仓库

目 录

数据仓库................................................................................................................... 1

目 录 ........................................................................................................................ 1

1.1 产生背景............................................................................................................ 2

1.2 定义....................................................................................................

针对国内通信企业在经营分析中的数据处理需求,提出了数据仓库技术在国内通信行业的应用前景。详细介绍了该数据仓库的特点和体系结构,并就数据库设计、OLAP(联机分析处理)以及数据分析方法进行了探讨。

维普资讯

南昌高专学报 2o 0 8年第 l期 (总第 7 4期 ) 20 08年 2月出版 JunlfN n hn ol e ora o ac agC l g N .Ⅱ 7) F b2 0 e o1 m 4 e 0 8

数据仓库在通信企业经营分析系统中的应用杨剑文(东交通大学信息工程学院华江西南昌 301 ) 3 0 3

摘要：对国内通信企业在经营分析中的数据处理需求，出了数据仓库技术在国内通信行业的应用前针提

景。详细介绍了该数据仓库的特点和体系结构，就数据库设计、 L P(机分析处理)及数据分析方法进行并 OA联以了探讨。

关键词：通信；据仓库； L P经营分析系统数 OA;

中图分类号：P 9 T32

文献标识码： A

文章编号：0 8 75 (0 8叭一 12 0 10— 3 42 0 0 6— 4 J

1数据仓库技术在中国电信行业的应用前景

近些年 .电信市场内的竞争 E剧， t电信运营企业有电信、联通、移动、网通、铁通等。在各个业务领域内已初步形成多

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数据仓库技术在银行数据系统中的设计与应用

作者：王旭刚

来源：《科技创新导报》2012年第04期

引言

数据仓库是一个数据集合。这个数据集合主要面向包含主题性、集成性、稳定性的历史数据。采用数据仓库技术可以更好的进行企业经营过程中的决策制定与管理。数据仓库技术的主要优势就是可以结合计算机处理技术把各种不同的数据资源整合同一个中央存储器中，为使用者提供一个准确、便捷的联机处理信息的平台。因此，数据仓库技术通过传统的数据库处理技术进行存储数据以及采用联机分析处理技术的模式，以资源管理为基本手段，有效的为银行数据系统进行数据分析与处理，提取银行用户的有用信息。以下本文通过对数据仓库技术在银行的信息系统的应用、数据仓库技术在反洗钱领域中应用、数据仓库技术在商业银行的市场营销中的应用来展示数据仓库技术在银行数据系统中的应用。 1 数据仓库及数据集市

数据仓库作为一种反映主题性的全局数据的组织往往很大，在实际的数据应用中通常是按照各个不同部门建立可以反映某个次主题的局部数据组织，这种局部数据组织就是是数据集市。数据集市也可以被

Facebook数据仓库揭秘：RCFile高效存储结构

本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构，该结构集行存储和列存储的优点于一身，在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色。

Facebook曾在2010 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据库的数据存储和处理机制。它采用类 SQL语言对数据进行自动化管理和处理，经过语句解析和转换，最终生成基于Hadoop的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。图1显 示了Hive数据仓库的系统结构。

图1 Hive数据仓库的系统结构

基于MapReduce的数据仓库在超大规模数据分析中扮演了重要角色，对于典型的Web服 务供应商，这些分析有助于它们快速理解动态的用户行为及变化的用户需求。数据存储结构是影响数据仓库性能的关键因素之一。Hadoop系统中常用的文件存 储格式有支持文本的TextFile和支持二进制的SequenceFile等，它们都属于行存储方式。Facebook工程师发表的

Facebook数据仓库揭秘：RCFile高效存储结构

本文介绍了Facebook公司数据分析系统中的RCFile存储结构，该结构集行存储和列存储的优点于一身，在MapReduce环境下的大规模数据分析中扮演重要角色。

Facebook曾在2010 ICDE（IEEE International Conference on Data Engineering）会议上介绍了数据仓库Hive。Hive存储海量数据在Hadoop系统中，提供了一套类数据库的数据存储和处理机制。它采用类 SQL语言对数据进行自动化管理和处理，经过语句解析和转换，最终生成基于Hadoop的MapReduce任务，通过执行这些任务完成数据处理。图1显 示了Hive数据仓库的系统结构。

图1 Hive数据仓库的系统结构

基于MapReduce的数据仓库在超大规模数据分析中扮演了重要角色，对于典型的Web服 务供应商，这些分析有助于它们快速理解动态的用户行为及变化的用户需求。数据存储结构是影响数据仓库性能的关键因素之一。Hadoop系统中常用的文件存 储格式有支持文本的TextFile和支持二进制的SequenceFile等，它们都属于行存储方式。Facebook工程师发表的

微软数据仓库介绍

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Lesso 1:n数据仓库 概述 商难业 题什 么是数仓据库？ 数据 仓库构 架 数据库仓决解案方组 数据仓库件项 目据仓数项库目角色 SQ LerverS作 数为据仓库平

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《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

一、实验内容和目的

目的：

1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；

2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；

3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；

内容：

1．运用Analysis Server工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。

2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。

3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。

二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）

操作系统平台：Windows 7

数据库平台：SQL Server 2008 SP2

三、实验原理

在数据仓库系统中，联机分析处理（OLAP）是重要的数据分析工具。OLAP的基本思想是企业的决策者应能灵活地、从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。

OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，OLTP是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据的查询和增、删、改等进行处理。而OLAP是以数据仓库为基础的数据分析处理。它具有在线性（online）和多维分析（multi-dimension analysis）的特点。OLAP超越了一般查询和报表的功能，是建立在一般事务操作之上的另外一种逻辑步骤，因此，它的决策支持能力更

《数据仓库与数据挖掘》作业3

(2015年5月11日前完成)

基本概念（5分）

一、有一销售管理系统，存在如下实体：客户、地区、商品、订单、订单明细，

其具体情况如下：

客户：属性包括：客户编码、客户名称、联系地址 地区：属性包括：地区编号、地区名称 商品：属性包括：商品编号、商品名称、规格

订单：属性包括：订单编号、订单日期、交货日期、订单总金额 订单明细：订单明细号、单价、数量

其语义是：一个客户只属于一个地区，一个地区有多个客户；一个客户可以有多个订单，一个订单只属于一个客户；一个订单有多个订单明细项，一个明细项只属于一个订单；一个明细中只包含一种商品，一种商品可以属于多个订单明细。

1、画出上述系统的E-R图。

2、将E-R图转化为逻辑模型，并标明其主码和外码。（要求一对多的联系合并） 3、根据你建立的逻辑模型，以合理的方式补充数据。

数据仓库建设方案（20分）

二、根据题一所示业务系统结构和数据，构建一个OLAP系统，请：

1、按照星形模型建立数据仓库结构，使之能够分别按地区、商品、日期进行联

机分析处理。

2、写出从业务系统中将数据导入数据仓库的算法。

3、结合上课实例，编写出能按不同维度进行多维分析的程序代码（有界面）。

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——，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