數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1課件

1、數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)2022/7/27數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP 與 OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的起因數(shù)據(jù)庫方式數(shù)據(jù)倉庫方式數(shù)據(jù)與應(yīng)用分離，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)高度共享、支持日常業(yè)務(wù)處理過程為目的（OLTP）以支持經(jīng)營管理過程中的決策制定為目的(DSS，OLAP, DM)20世紀(jì)90年代之前20世紀(jì)90年代之后數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1什么是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫就是一個面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定。 W.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的四個特

2、征數(shù)據(jù)倉庫就是一個面向主題的、集成的、不可更新的、隨時間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定。 W.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征一 面向主題主題是用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進行決策時所關(guān)心的重點方面，每一個主題基本對應(yīng)一個宏觀的分析領(lǐng)域。如： CRM 優(yōu)質(zhì)客戶的挖掘 潛在大客戶的發(fā)現(xiàn) ERP 合同管理 物資庫存的管理 面向主題是指數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是按主題進行組織的，為按主題進行決策的過程提供信息。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是原始、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而特定分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)則是需要對它們作必要的抽取、加工與總結(jié)而形成數(shù)據(jù)倉庫中的主題有時會因用戶主觀要求的變化而變化數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉

3、庫與數(shù)據(jù)中心概述特征二 集成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是為分析服務(wù)的，而分析需要多種廣泛的不同數(shù)據(jù)源以便進行比較、鑒別，因此數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)必須從多個數(shù)據(jù)源中獲取，這些數(shù)據(jù)源包括多種類型數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)以及Internet網(wǎng)上數(shù)據(jù)等，它們通過數(shù)據(jù)集成而形成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。統(tǒng)一 消除不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象綜合 對原有數(shù)據(jù)進行綜合和計算數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征三 不可更新數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過抽取而形成的分析型數(shù)據(jù)，不具有原始性，主要供企業(yè)決策分析之用，執(zhí)行的主要是查詢操作，一般情況下不執(zhí)行更新操作。同時，一個穩(wěn)定的數(shù)據(jù)環(huán)境也有利于數(shù)據(jù)分析操作和決策的制訂。需要更新的情況進行新的

4、決策時需要抽取和更新新的數(shù)據(jù)通過刪除丟棄一些過時的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征四 隨時間不斷變化數(shù)據(jù)倉庫中的信息并不只是關(guān)于企業(yè)當(dāng)時或某一時點的信息，而是系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時點到目前的各個階段的信息，通過這些信息可以對企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢作出定量分析和預(yù)測。時間屬性數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常都帶有時間屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)一更新以時間段為單位數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1什么是數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是公司一體化信息平臺的重要組成部分。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述廣義 企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)資源進行集中、集成、共享、分析的場所、工具、流程等的有機組合狹義 應(yīng)用層面的數(shù)據(jù)中心，具體包括數(shù)據(jù)倉庫和建立在數(shù)據(jù)倉庫之上的決策分

5、析應(yīng)用、數(shù)據(jù)ETL、ODS數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、商務(wù)智能應(yīng)用和元數(shù)據(jù)管理等數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的定位數(shù)據(jù)中心是企業(yè)一體化信息平臺的基礎(chǔ)，它可以為應(yīng)用系統(tǒng)的整合與數(shù)據(jù)共享提供有效的解決方案，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的一致性、及時性、完整性、安全性、有效性和準(zhǔn)確性，提高企業(yè)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一性，消除企業(yè)普遍存在的信息孤島，解決信息系統(tǒng)溝通不暢的問題。數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的邏輯架構(gòu)（廣義）數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的功能單元數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP 與 OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1也叫事務(wù)處理，是指對數(shù)據(jù)庫的

6、日常聯(lián)機訪問操作，通常是對一個或一組記錄的查詢和修改，主要是為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。也叫聯(lián)機事務(wù)處理（OLTP）。操作型處理OLTP : On-Line Transaction Processing特點1、通常僅僅是對一個或一組記錄的查詢或修改2、執(zhí)行頻率高3、關(guān)心處理的響應(yīng)時間、數(shù)據(jù)安全性和完整性等指標(biāo)OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1也叫做信息型處理，主要用于企業(yè)管理人員的決策分析，為制訂企業(yè)的未來經(jīng)營管理計劃提供輔助決策信息。也叫做聯(lián)機分析處理（OLAP）。分析型處理OLAP : On-Line Analytical Processing特點1、需要對大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、歸納和分析

7、2、需要訪問大量的歷史數(shù)據(jù) 3、執(zhí)行頻率和對響應(yīng)時間的要求都不高 典型的OLAP決策支持系統(tǒng) (DSS-Decision Support System)OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1OLTP與OLAP在應(yīng)用上的差異OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如電費交易OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1OLTP 環(huán)境不適宜 OLAP 應(yīng)用的原因在OLTP中直接構(gòu)建OLAP應(yīng)用是不合適的，要提高分析處理和決策支持的效率和有效性，必須將OLAP及其所需的綜合性數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的OLTP

8、和細節(jié)性數(shù)據(jù)中分離出來，按照DSS的需要重新進行組織，建立單獨的分析處理環(huán)境。原因有六條：1、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同2、數(shù)據(jù)集成問題3、數(shù)據(jù)的動態(tài)集成問題4、歷史數(shù)據(jù)問題5、數(shù)據(jù)的綜合問題6、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因一、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同OLTP 每次操作處理的時間短，存取數(shù)據(jù)量小，但操作頻率高，并發(fā)程度大。OLAP 每次分析可能需要連續(xù)運行很長的時間，存取數(shù)據(jù)量大，但很少做這樣的分析處理，也沒有并發(fā)執(zhí)行的要求。OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因二、數(shù)據(jù)集成問題OLTP 一般只需要與本部門業(yè)務(wù)有關(guān)的當(dāng)前細節(jié)數(shù)據(jù)，而對整個企業(yè)范圍內(nèi)的集成應(yīng)用考

9、慮很少，這就造成大部分企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)是分散而非集成的。造成上述狀況的原因1、事務(wù)處理應(yīng)用的分散性2、數(shù)據(jù)不一致問題3、缺少分析所需的外部及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)OLAP 需要集成的數(shù)據(jù)，包括整個企業(yè)內(nèi)部各部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，以及企業(yè)外部、競爭對手等處的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此用于分析處理的數(shù)據(jù)可能來自多種不同的數(shù)據(jù)源OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因三、數(shù)據(jù)動態(tài)集成問題對所需數(shù)據(jù)進行一次集成，以后就不再發(fā)生變化，稱為靜態(tài)集成對集成后的數(shù)據(jù)進行周期性刷新，稱為動態(tài)集成在采用靜態(tài)集成策略時，如果數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，那么這些變化就不能反映給決策者，導(dǎo)致決策使用的是過時的數(shù)據(jù)。因此集成數(shù)據(jù)必須以一定的周期進行刷新（即

10、采用動態(tài)集成策略），但傳統(tǒng)的 OLTP 環(huán)境并不具備動態(tài)集成的能力。OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因四、歷史數(shù)據(jù)問題OLTP 一般只需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中一般也只存儲短期數(shù)據(jù) (3-6個月)，且不同數(shù)據(jù)的保存期限也不一樣OLAP更看重歷史數(shù)據(jù) (5-10年)，可以通過對大量歷史數(shù)據(jù)的詳細分析來把握企業(yè)的發(fā)展趨勢歷史數(shù)據(jù)對于事務(wù)處理作用不大，但對于決策分析而言，如果沒有歷史數(shù)據(jù)的支撐，就變成了“無源之水”、“無本之木”。OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因五、數(shù)據(jù)的綜合問題OLTP 需要的是當(dāng)前的細節(jié)性操作數(shù)據(jù)， OLAP 需要的往往是大量的總結(jié)性分析型數(shù)據(jù)，而非數(shù)據(jù)庫中的細節(jié)性操作型數(shù)據(jù)

11、OLTP 系統(tǒng)中積累的是大量的細節(jié)數(shù)據(jù)，而 OLAP 并不對這些細節(jié)數(shù)據(jù)進行分析，其原因是1、細節(jié)數(shù)據(jù)量太大，影響處理效率2、不利于分析人員將注意力集中于有用的信息上這就是常說的數(shù)據(jù)庫中“數(shù)據(jù)豐富、信息貧困”現(xiàn)象。因此，在分析前往往需要對細節(jié)數(shù)據(jù)進行不同程度的綜合，傳統(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)不具備這種綜合能力，而且在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，這種綜合還往往因為是一種數(shù)據(jù)冗余而被限制。OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1原因六、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP 需要提供多種不同類型的數(shù)據(jù)訪問操作，且對于需要修改的數(shù)據(jù)必須實時更新數(shù)據(jù)庫OLAP數(shù)據(jù)的訪問操作以讀操作為主，且不需要實時的更新操作，只需要定時刷新OLTP與OLAP數(shù)據(jù)

12、倉庫培訓(xùn)1OLAP 與 OLTP 分離的好處1、提高兩個系統(tǒng)的性能2、提高操作型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)吞吐量3、避免兩個系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和用法的不同帶來的困擾建立數(shù)據(jù)倉庫的目的并不是要代替?zhèn)鹘y(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫），而是為了適應(yīng)因市場商業(yè)經(jīng)營行為的改變和精細化管理而進行的DSS的需要。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)正成為企業(yè)信息集成和輔助決策應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一OLTP與OLAP數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP 與 OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1基本概念 對象（Object）和度量值（Measure）對象是我們所關(guān)心和分析的內(nèi)容觀察對象又稱為度量值度量值是一組值，而且通常為數(shù)字值

13、度量值的選擇取決于最終用戶所請求的信息類型。一些常見的度量值有銷售電量庫存量發(fā)生金額職工人數(shù)線損率發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1基本概念 維度（Dimension）維度是我們觀察分析對象的角度例如：我們可以從三個“維度” 來觀察“發(fā)現(xiàn)缺陷”這個對象時間維度缺陷類型缺陷等級多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1基本概念 層（Layer）對分析對象可以在不同的深度層面上進行分析與觀察，并可能得到不同的分析結(jié)果。因此，層 反映了對分析對象的觀察深度一般而言，層是與維相關(guān)聯(lián)的。在一個維中可允許存在若干個層，并且可以采用多種不同的層次劃分方法 日期維 1、日期月份季度年 2、日期周年多維數(shù)據(jù)分析模型

14、數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1基本概念 維度成員（Dimension Member）維度的一個取值稱為該維度的一個“維度成員”如果一個維度是多層次的，則該維度的“維度成員”可以是1、在不同維度層次上的取值的組合 2、在某個維度層次上的取值對一個數(shù)據(jù)項來說，維度成員是該數(shù)據(jù)項在某維度中位置的描述。多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1基本概念 多維數(shù)據(jù)集（Multi-Dimensional Dataset）一個多維數(shù)據(jù)集可以表示為(維1， 維2， , 維n，變量)變量表示我們觀察的數(shù)據(jù)對象維1， 維2， , 維n分別表示我們觀察的各個角度如(時間，單位， 缺陷類別，缺陷等級，發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量)是一個有關(guān)“發(fā)現(xiàn)缺陷”的四維數(shù)

15、據(jù)集，其數(shù)據(jù)成員可表示為：（2008年，江蘇，線路缺陷，類缺陷，300） （2008年1月，南京，設(shè)備缺陷， 類缺陷，35）多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1多維數(shù)據(jù)分析模型事實表：銷售表（產(chǎn)品標(biāo)識符，商店標(biāo)識符，日期標(biāo)識符，銷售額）維表1：產(chǎn)品表（產(chǎn)品標(biāo)識符，類別，大類別）維表2：商店表（商店標(biāo)識符，市名，省名，國名，洲名）維表3：時間表（時間標(biāo)識符，日期，月份，季度，年份）多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)立方體（Data Cube）存放數(shù)據(jù)視圖的多維數(shù)據(jù)模型稱為數(shù)據(jù)立方體數(shù)據(jù)立方體可以是物理存在的，也可以是一個邏輯定義三個維度以上的數(shù)據(jù)立方體也稱為數(shù)據(jù)超立方體超過三個維度的信息難以實現(xiàn)全維度

16、的同時展現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析是指對以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等各種分析動作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個角度、多個側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)，從而深入地了解被包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。切片（Slice）根據(jù)某一維上的某個維成員值選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析切塊（Dice）根據(jù)某一維上的某個維成員取值的區(qū)間選擇統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析旋轉(zhuǎn) 調(diào)整維的排列次序的動作稱為旋轉(zhuǎn)鉆取 上鉆：也稱 數(shù)據(jù)概括（roll up） 下鉆：也稱 數(shù)據(jù)細化（drill down）多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1多維數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)概括（roll up）將多維下標(biāo)的取值提升到較高的概念層次

17、上，從而形成新的統(tǒng)計查詢結(jié)果，并進行分析。數(shù)據(jù)細化（drill down）將多維下標(biāo)的取值降低到較低的概念層次上，從而形成更細致的統(tǒng)計查詢結(jié)果，并進行分析。Cube多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1利用切片和切塊（slice and dice）功能、逐層細化（drill）功能、維旋轉(zhuǎn)功能等，可以輕松地完成傳統(tǒng)方法難以完成的工作多維數(shù)據(jù)分析以“產(chǎn)品、城市、時間”三維數(shù)據(jù)為例 切片 對三維數(shù)據(jù)，通過“切片”和“旋轉(zhuǎn)”（選擇特定切割方向），分別從城市到產(chǎn)品等不同的角度觀察各年的銷售情況 鉆取 沿時間維下鉆，可以從年銷售量出發(fā)進而觀察各季度的銷售情況 旋轉(zhuǎn) 變換觀察角度，可以從各時間段每種產(chǎn)品的銷售情況轉(zhuǎn)

18、而分析各類產(chǎn)品在不同城市間的銷售情況多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP 與 OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1系統(tǒng)功能模塊概述系統(tǒng)功能模塊可根據(jù)面向系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員和公司級管理人員等不同角色進行劃分。面向用戶系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員的功能模塊面向公司級管理人員的功能模塊面向開發(fā)人員的功能模塊 應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1業(yè)務(wù)描述通過OLAP建模工具構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析模型，以報表、查詢、動態(tài)分析等段實現(xiàn)對指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。 應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1設(shè)計方案概述系統(tǒng)以查詢、動態(tài)分析等手段實現(xiàn)對指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。 應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1主要業(yè)務(wù)功能數(shù)據(jù)組織

19、功能數(shù)據(jù)應(yīng)用功能數(shù)據(jù)管理功能應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)組織功能數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫的作用數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲分類應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)應(yīng)用功能指標(biāo)管理指標(biāo)分類數(shù)據(jù)組織指標(biāo)配置主題分析主題定義與指標(biāo)配置即席查詢應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1指標(biāo)分類基礎(chǔ)指標(biāo)基礎(chǔ)指標(biāo)是數(shù)據(jù)倉庫中指標(biāo)的最小單元，是實際業(yè)務(wù)的反應(yīng)。衍生指標(biāo)衍生指標(biāo)是以一個指標(biāo)自身所包含的信息為依據(jù)，利用不同的衍生方式產(chǎn)生的具有一定業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)集合。 復(fù)合指標(biāo)復(fù)合指標(biāo)是以一組基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)或已有的復(fù)合指標(biāo)所包含的信息為依據(jù)，利用維度間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過對不同的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行組合運算產(chǎn)生的具有分析意義的數(shù)據(jù)集合。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫

20、培訓(xùn)1數(shù)據(jù)組織從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)通過ETL過程，對業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)木幋a轉(zhuǎn)換，進入操作數(shù)據(jù)區(qū)，形成構(gòu)建基礎(chǔ)指標(biāo)所必需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫根據(jù)管理分析的需求，確定基礎(chǔ)指標(biāo)的度量、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實體（該數(shù)據(jù)實體稱為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集）；對操作數(shù)據(jù)區(qū)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項進行抽取、轉(zhuǎn)換、過濾、聚合等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)倉庫中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實體，完成基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集建設(shè)。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)

21、據(jù)集市平臺層根據(jù)數(shù)據(jù)集市所針對的業(yè)務(wù)需求特性，確定一組指標(biāo)作為產(chǎn)生衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上確定衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的度量、度量運算規(guī)則、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)集市中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實體；對數(shù)據(jù)倉庫中的基礎(chǔ)指標(biāo)進行關(guān)聯(lián)、過濾、聚合、運算等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)集市中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實體，完成衍生指標(biāo)及復(fù)合指標(biāo)的事實表和維度表建設(shè)。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1指標(biāo)配置指標(biāo)定義關(guān)聯(lián)性設(shè)置應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1指標(biāo)定義指標(biāo)定義實現(xiàn)了指標(biāo)在系統(tǒng)中的創(chuàng)建，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)加工過程的不同，分別完成對基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)的定義。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)

22、1關(guān)聯(lián)性設(shè)置 指標(biāo)從技術(shù)角度來看都是具有關(guān)聯(lián)性的，對于指標(biāo)總會存一個到兩個相同的維度，而在業(yè)務(wù)人員來看，不同的指標(biāo)之間存在的關(guān)系并不唯一，關(guān)聯(lián)性的設(shè)置就是提供這樣的一個個性化的指標(biāo)關(guān)聯(lián)設(shè)置，用于解決不同業(yè)務(wù)人員對于指標(biāo)間關(guān)系的不用界定。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1主題分析主題定義與配置即席查詢應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1主題定義與配置主題是由一組面向特定管理分析需求的指標(biāo)、查詢方案及報表所構(gòu)成的。主題的名稱可由用戶自行定義。主題可包含若干個子主題，主題及若干級子主題構(gòu)成主題樹。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1即席查詢即席查詢是基于指標(biāo)進行主題分析的一項高級應(yīng)用 應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1數(shù)據(jù)管理功能元數(shù)據(jù)資源庫ETL過

23、程安全設(shè)計應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1元數(shù)據(jù)資源庫元數(shù)據(jù)管理ETL元數(shù)據(jù)同步元數(shù)據(jù)完整性檢查應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1ETL過程ETL任務(wù)的分類ETL任務(wù)配置ETL任務(wù)管理應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1安全分級應(yīng)用權(quán)限控制數(shù)據(jù)安全應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1主要分析下鉆該功能用于在圖形組件中，對用戶選中的某個圖形區(qū)域所對應(yīng)的維度層次的子層次的明細數(shù)據(jù)的查詢展現(xiàn)。用戶雙擊某個數(shù)據(jù)區(qū)或在右鍵菜單中選擇下鉆項，如選中的單元格對應(yīng)單個維度，圖形組件直接以刷新原圖形的方式展現(xiàn)子層次明細數(shù)據(jù)。如選中的單元格對應(yīng)多個維度，則圖形組件先彈出選擇對話框由用戶選擇下鉆的維度，再以刷新原圖形的方式展現(xiàn)子層次明細數(shù)據(jù)。儀表盤不能執(zhí)行下鉆操作

24、。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1上鉆該功能用于在圖形組件中，對用戶選中的某個圖形區(qū)域所對應(yīng)的維度層次的父層次的統(tǒng)計數(shù)據(jù)的查詢展現(xiàn)。用戶單擊某個數(shù)據(jù)區(qū)，在右鍵菜單中選擇上鉆項，如選中的單元格對應(yīng)單個維度，圖形組件直接以刷新原圖形的方式展現(xiàn)父層次統(tǒng)計數(shù)據(jù)。如選中的單元格對應(yīng)多個維度，則圖形組件先彈出選擇對話框由用戶選擇上鉆的維度，再以刷新原圖形的方式展現(xiàn)父層次統(tǒng)計數(shù)據(jù)。儀表盤不能執(zhí)行上鉆操作。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1旋轉(zhuǎn)該功能用于將數(shù)據(jù)集中的位于行表頭和列表頭上的維度屬性或度量互換。用戶點擊右鍵，在右鍵菜單中選擇旋轉(zhuǎn)操作，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動使用適合的圖形展現(xiàn)方式重繪圖形展現(xiàn)。排序該功能用于指標(biāo)在某個維

25、度上的排名的分析，如按地區(qū)排名。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1條件查詢該功能用于對現(xiàn)狀分析中的分析切片的簡單的維度過濾查詢及部分分析方式的指定，如地區(qū)和時間維度的過濾，在排序中指定TopN、BottomN或平均線等。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1同比分析該功能用于指標(biāo)本期與去年同期的比較情況的分析，通常用同比增長量和同比增長率來反映，同比分析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動分析完成。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1環(huán)比分析該功能用于指標(biāo)本期與上期的比較情況的分析，通常用環(huán)比增長量和環(huán)比增長率來反映，環(huán)比分析在分析中以彈出框的方該功能用于指標(biāo)本期與上期的比較情況的分析，通常用環(huán)比增長量和環(huán)比增長率來反映，環(huán)比分析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動分析完成。式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動分析完成。應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫培訓(xùn)1占比分析該