数据仓库开发实例

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。

数据仓库模型的设计

2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内

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。

数据仓库成功案例

数据仓库成功案例３ 兴业证券数据仓库系统 编者按：兴业证券选择了Sybase的数据仓库解决方案，以帮助其成功地实现交易数据的集中处理和分析。该系统的应用采用三层式数据仓库结构，使系统具有优越的处理性能、高度可扩展性、开放性、灵活性和可管理性。 用户背景 兴业证券作为一家综合类专业证券公司、中国证券业协会理事单位，在福建省乃至全国的证券界都具有一定的影响力。公司总部设在福州，在上海也设立了区域管理总部，已经初步构建了辐射全国的业务经营机构网络。在中国加入WTO之后，兴业证券也面临着新的挑战和机遇。如何将现有的优势充分发挥并创造新的竞争优势，从而加强其在证券行业的领先地位，是兴业证券面临的重要课题。 从2001年7月开始，Sybase公司与兴业证券合作，共同开发兴业证券数据仓库和决策支持系统，帮助兴业证券总部实现对营业部集中管理和数据集中基础上的决策支持。 系统目标 兴业证券对现有信息系统的要求： * 对各个营业部交易数据汇总整合信息来源，从而提高决策信息的及时性、准确性、全局性、一致性； * 建立全面、统一、科学的日常决策分析报表/查询系统； * 深层次的信息加工，分析客户、市场、风险等主题项目，充分利用兴业证券的丰富数据； * 系统必须保证系统中每一条信息的安全性，对信息的访问进行安全性控制，这样才能充分保证信息不会泄漏，以维护证券市场的秩序； * 建立具有高处理能力和高扩展能力的数据仓库平台，以适应管理和处理日益庞大的市场数据的要求。 数据仓库系统将帮助兴业证券充分利用信息资源，为兴业证券提供坚实的信息基础以迎接上述的业务挑战和机遇。 建立数据仓库系统的目标： * 为各业务部门、兴业证券的领导层提供有效的决策管理信息支持，提高业务效率、

数据仓库成功案例(2)

数据仓库成功案例１ 数据挖掘在宝钢的实践 1. 宝钢简介 2. 宝钢数据挖掘基础 2.1 冶金工业数据挖掘背景 2.2 其DW流程和具体步骤 2.3 其ＤＷ工具和主要功能 3. 宝钢股份信息化的三层数据架构 4. 宝钢数据仓库的体系结构及应用 4.1 系统环境 4.2 宝钢数据仓库开发 4.3 宝钢数据仓库应用 4.3.1 专业技术报表 4.3.2 数据分析与数据挖掘 4.3.3 决策信息支持 5. 宝钢数据仓库和数据挖掘应用及成果 6. 参考文献 1．宝钢简介 宝钢是中国最大的钢铁生产企业，目前的规模达到年产1100万吨钢，2002年的销售收入达到330亿元，税前利润接近60亿元。宝钢的产品系列包括板材、线材、管材等，主要的用户分布在汽车、家电等制造业。自1985年投产至今，积累了大量的生产实绩数据。 2．宝钢数据挖掘基础 2.1 冶金工业数据挖掘背景 在冶金工业中年复一年的积累着各种数据，从每一炉钢到每一块板坯到每一个钢卷，各级计算机系统可以把这些数据完整地收集起来。但是收集数据本身并不是目的，从“信息化带动工业化”的角度来看，更重要的是把这些数据利用起来，利用数据中蕴藏的知识来指导生产，形成企业的核心竞争力。 另一方面，在冶金工业的运营过程中还有许多问题需要解决，例如全流程的质量控制和供应链管理等。由于它们固有的多变量和非线性特点，用传统的局部优化的方法很难达到企业级的最优。现在通过把分散在各个生产过程的实际生产数据按主题组织成数据仓库，在此基础上展开数据挖掘工作和获取知识，利用获取的知识可以比过去更好地解决这些问题。 2.2 其DW流程和具体步骤 通用数据挖掘流程：

搭建数据仓库

数据仓库项目搭建 在进行数据仓库搭建介绍之前，先来简单分析一下数据项目和应用项目的区别。 ● 前期调研阶段 应用项目聚焦业务本身，需要梳理具体的业务流程；数据项目聚焦于数据流向，需要梳理数据全景图。 ● 数据存储 对于建模阶段，应用项目多遵循三范式，多有物理主外键，常使用数据库自身事务保证数据一致性；数据项目建模多采用维度建模，基本不使用物理主外键，数据一致性由ETL 保证。 ● 开发过程 应用项目的模型相对简单，可以实现快速迭代；数据项目模型复杂，需要构建底层模型后，再进行快速迭代，见效时间会长于应用项目，通常数据项目需要对底层建模完成，并且对应的数据清洗处理后，才可以进行需求的快速迭代响应。 通常搭建一个健康的数据仓库项目，有业务确认、数据收集、数据建模、数据处理、数据可视化/分析五部分。 数据治理 一、业务确认 在数据仓库领域，通常采用的建模方法是维度建模，按照事实表（fact 数据），维度表（dim 数据）来构建数据仓库。因此，业务确认需要确认以下几点：哪些数据为维度数据，哪些数据为事实数据，数据的生产者、使用者以及数据的管理者，业务边界。 二、数据收集 在了解大体的业务背景后，就需要对每个数据进行数据收集，主要从以下几方面考虑： 1、据的定义，要确定主数据以及事实数据的具体业务含义，以及对于事实数据的统计口径进行确认。 2、数据的更新频率，实时更新还是每日更新或是按需更新等。 3、数据的更新方式，增量更新还是半全量更新或是全量更新等。 梳理业务需求，稳定数据源。 确定数据管理者 确定数据生产者 确定数据使用者 确定数据范围 划分主题域 确定业务边界 确认目标 更新频率：实时/准实时/ 小时/天/月 更新粒度：增量/全量 保存时长：原始事实数据 保存时长。 指标梳理：指标定义/计算逻辑/事实数据粒度 主数据定义：统一口径 评估数量质量：维度/规 则 收集数据 概念建模：定义实体/实体关系 逻辑建模：定义实体属性/实体数据来源/定义维度表和事实表关联 物理建模：数据分层/反范试设计/维度代理键/维度渐变。 数据建模 数据抽取：ETL 幂等性 数据清洗：错误/重复/关联/缺失 数据整合：类型转换/指 标计算 日志分级：调度级别 /ETL 级别/数据级别 日志处理：错误/标记/警告 日志分析：报表/邮件 数据处理 数据测试：关联测试/ 逻辑测试 数据可视化/数据分 析：固定报表/多维分 析/数据挖掘分析。 执行反馈 数据分析 持续优化 不断调整

建设数据仓库的八个步骤

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：

创建OLAP实例(大数据仓库与大数据挖掘)

实验报告 课程名称数据仓库与数据挖掘 实验项目创建OLAP实例 专业班级蔡国庆吧姓名猜测学号 指导教师实验成绩 2012年10月8日

一、实验目的 1、熟悉SQL Server 2005 Management Studio和Business Intelligence Development Studio基本操作 2、掌握数据仓库的基本构建方法 3、理解数据浏览和分析的基本方法 二、实验环境 sql server 2005、Visual Studio 2005、Windows XP 三、实验过程 对华兴商业银行（一个虚拟的银行）在2000年至2005年之间的贷款数据进行的多维分析(原数据：华兴商业银行贷款数据_Data)，具体完成以下实验内容： 1、将“华兴商业银行贷款数据_Data”数据库按要求转换成新的数据库“华兴商业银行贷款”，并装载到Manager Studio中。 在附加完“华兴商业银行贷款数据”数据库后，右击“导出数据”功能。

创建“华兴商业银行贷款分析”数据库，并选择为目标数据库：

但由于软件问题，导出失败，无法建立数据流连接：

最终操作停止： 改用Transact-SQL语言执行： select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款类别代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款类别代码表 select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款期限代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款期限代码表 select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.法人基本信息表from华兴商业银行贷款数据.dbo.法人基本信息表 select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.信贷机构代码表from华兴商业银行贷款数据.dbo.信贷机构代码表 select*into华兴商业银行贷款分析.dbo.贷款分析视图from华兴商业银行贷款数据.dbo.贷款分析视图

数据仓库多维数据模型的设计

1、数据仓库基本概念 1.1、主题（Subject） 主题就是指我们所要分析的具体方面。例如：某年某月某地区某机型某款App的安装情况。主题有两个元素：一是各个分析角度（维度），如时间位置；二是要分析的具体量度，该量度一般通过数值体现，如App安装量。 1.2、维（Dimension） 维是用于从不同角度描述事物特征的，一般维都会有多层（Level：级别），每个Level 都会包含一些共有的或特有的属性（Attribute），可以用下图来展示下维的结构和组成：以时间维为例，时间维一般会包含年、季、月、日这几个Level，每个Level一般都会有ID、NAME、DESCRIPTION这几个公共属性，这几个公共属性不仅适用于时间维，也同样表现在其它各种不同类型的维。 1.3、分层（Hierarchy） OLAP需要基于有层级的自上而下的钻取，或者自下而上地聚合。所以我们一般会在维的基础上再次进行分层，维、分层、层级的关系如下图：

每一级之间可能是附属关系（如市属于省、省属于国家），也可能是顺序关系（如天周年），如下图所示： 1.4、量度 量度就是我们要分析的具体的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。 1.5、粒度 数据的细分层度，例如按天分按小时分。 1.6、事实表和维表 事实表是用来记录分析的内容的全量信息的，包含了每个事件的具体要素，以及具体发

生的事情。事实表中存储数字型ID以及度量信息。 维表则是对事实表中事件的要素的描述信息，就是你观察该事务的角度，是从哪个角度去观察这个内容的。 事实表和维表通过ID相关联，如图所示： 1.7、星形/雪花形/事实星座 这三者就是数据仓库多维数据模型建模的模式 上图所示就是一个标准的星形模型。 雪花形就是在维度下面又细分出维度，这样切分是为了使表结构更加规范化。雪花模式可以减少冗余，但是减少的那点空间和事实表的容量相比实在是微不足道，而且多个表联结操作会降低性能，所以一般不用雪花模式设计数据仓库。 事实星座模式就是星形模式的集合，包含星形模式，也就包含多个事实表。