数据仓库的建设以及利用.pdf

一、数据仓库的概述

数据仓库是一种大型数据存储和管理体系架构，其主要功能为

将企业的各种数据源以统一的数据模型方式进行整合并存储在数

据仓库中，提供给企业决策层使用，从而帮助企业实现高效的决

策分析。

数据仓库包括数据获取、数据清洗、数据整合、数据存储、数

据管理和数据分析等过程，其中数据分析是其最重要的功能模块。

二、数据仓库的建设

1.要素分析

要素分析是数据仓库建设的基础。要素分析包括数据源分析、

数据结构分析和数据库技术选择分析。

①数据源分析

据源的分析是数据仓库建设的基础，其主要目的是分析各种数据

源的数据结构、数据大小和使用情况等，为数据的导入和整合提

供依据。

②数据结构分析

数据结构分析是指对数据来源中的数据类型、数据表结构和数

据字段进行全面分析，以确定适合本系统中使用的的数据类型、

表结构和字段属性等，为数据的导入和整合提供标准。

③数据库技术选择

在数据仓库建设中，常见的数据库技术包括关系型数据库和非

关系型数据库。应根据系统的实际情况，基于数据量、业务规模、

数据类型和查询场景等，选择适合的数据库技术与方案。

2.数据仓库的设计

要素分析中的每一环节的数据整合在数据仓库中，并提供相应的

数据模型和查询模型。

数据仓库的设计包括维度设计和事实表设计。维度是一个企业

的基本属性，如日期、地点、产品、客户等，维度表描述这些属

性；而事实则是企业中的事件，如销售、入库、出库、咨询等，

事实表描述这些事件。

3.数据导入和清洗

数据导入是将分散的数据导入到数据仓库中的过程。数据插入

过程需要对数据进行验证、清洗、转换和集成。数据清洗是移除

数据中的脏数据和重复数据以及处理空值等异常数据，以提高数

据质量和数据准确性。

4.数据存储和管理

数据仓库的存储和管理非常重要，直接关系到数据的使用和分

析效果。数据的存储要能够满足分析需求，而管理则要能够维护

管理需要使用专业工具和技术。如、NoSQL等。

三、数据仓库的利用

1.数据仓库数据挖掘

数据仓库的利用是指对数据仓库数据进行挖掘和分析。首先，

数据仓库为企业提供了一个全面的数据视图，能够为用户提供全

面的数据信息，支持数据驱动的决策。同时，数据挖掘技术可以

从数据仓库中发掘出数据的潜在价值，进行数据分析，从而为决

策提供切实可行的建议。

2.OLAP和数据分析

数据仓库中的OLAP数据分析是数据仓库的产物之一，其主要

目的是为用户提供一种交互式分析界面，快速分析多维数据，并

针对分析结果及时调整决策。相比于传统的数据分析软件，OLAP

有更多的分析维度和分析场景，用户可以自由、灵活地探索数据，

从而更准确地进行决策。

3.

随着数据发展的快速发展，数据仓库技术的研究也在不断深入

发展，包括大数据平台、机器学习、AI等技术的融入，使得数据

仓库的应用范围更加广泛。同时，数据安全和隐私也是数据仓库

必须关注的问题。

四、结论

数据仓库是一种重要的决策支持工具，可以为企业提供高效的

数据管理和数据分析。数据仓库的建设需要充分调研，根据企业

实际情况，制定适合的数据整合方案；数据仓库利用需要结合业

务场景，灵活、全面的使用数据挖掘和OLAP等技术，从而更好

地为企业提供数据驱动的决策。