商业数据仓库（Business Data Warehouse，BDW）是一个用于集成和分析企业内部和外部数据的系统。它能够帮助企业更好地了解自己的业务状况，支持决策制定和业务改进。
首先，让我们来看一下实现商业数据仓库的步骤。我们可以用一个表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据抽取 | 从各个业务系统和外部数据源中抽取数据 |
| 2. 数
第三章 数据仓库自从数据仓库的概念被提出以来，它已经经历了从探索阶段到实用阶段的发展历程。在当前的经济形势下，企业面临着越来越大的市场竞争和经济增长的减缓，需要通过提高效率和准确性来应对挑战。数据仓库作为一种高效集成、管理数据的技术，已经成为企业管理和决策的重要工具之一。随着信息技术的广泛应用和数据的爆炸式增长，企业面临着组织和管理数据的难题，数据仓库作为一种高效的数据管理技术，可以帮助企业有效地
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2023-08-18 14:43:16
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今天小编整理的主要内容是：商业智能（BI）什么是商业智能商业智能（Business Intelligence, BI）通常被理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮组组织做出明智的业务经营决策。从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。商业智能的特点商业智能由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能涉及的数据量大，运作复杂
一、简介 数据仓库(Data Warehouse,DW)由两个主要部分构成:首先是一个整合的决策支持数据库,其次是用于收集、清洗、转换、存储来自于各种操作型数据源和外部数据源数据的相关软件程序。两者结合以支持历史的、分析的和商务智能(Business Intelligence,BI)的需求。一个数据仓库也可能包括若干相关的数据集市,它们都是数据仓库数据库的子集副本。从广义上说,用于为商务智能提供
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2023-06-09 15:20:22
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# 商业数据仓库调度工具
在信息技术日新月异的今天，企业面对的数据量和复杂性与日俱增。为有效管理和利用这些数据，数据仓库（Data Warehouse）成为了不可或缺的组成部分。而商业数据仓库调度工具则起着至关重要的作用，自动化和调度数据的提取、转换和加载（ETL）过程。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个集成化的数据存储系统，专门用于商业智能（BI）分析。它从不同数据源中提取数据，通过
数据仓库建成之后，如何从投资中获得最大的收益？答案是分析数据。分析数据是指从数据仓库中观察和分析数据，以获得有价值的信息，即insight。一，数据分析的价值最有前景的数据分析是面向未来的数据分析，换种说法，就是利用数据仓库中的历史数据来预测。大多数商业智能环境中的分析是面向过去的，通过分析企业在经营过程产生的历史数据，来对企业的运营情况进行监控。通过报表工具，实现数据分析结果的可视化，比如，分析
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2023-06-08 13:34:27
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商业智能(Busines lnteligence)简称BI通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
伴随数据库技术的提高和数据处理技术的发展以及各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，要从这海量数据中提取出真正有价值的信息，将数据转化为知识，以支持商业决策，需要用到能提取、存储有用信息，支持决策的数据仓库(DW)、联机分析处
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2008-12-18 18:49:25
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抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。 假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。CDC能够帮助你识别从上次提取之后发生变化的数据。 常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。（弱点：
# 商业银行数据仓库
商业银行数据仓库是商业银行为了管理和分析海量数据而建立的数据库系统。它可以帮助银行更好地了解客户需求、制定市场策略、风险管理和监控等方面。数据仓库中存储了大量的数据，包括客户信息、交易记录、市场数据等，这些数据可以被用来进行数据分析、报表生成、风险评估等操作。
## 为什么商业银行需要数据仓库
商业银行作为金融机构，每天都会产生大量的数据。这些数据包含了客户的个人信息、
随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展，从大量数据中提取(检索、查询等) 制定市场策略的信息就显得越来越重要了。这种需求既要求联机服务，又涉及大量用 于决策的数据，而传统的数据库系统已无法满足这种需求。其具体体现在三个方面： 历史数据量很大。 辅助决策信息涉及许多部门的数据，而不同系统的数据难以集成。 由于访问数据的能力不足，它对大量数据的访问性能明显
数据仓库构建与分层为什么构建数据仓库在日益激烈的商业竞争中，企业迫切需要更加准确的战略决策信息。在以往的关系型数据库系统中，企业拥有海量的数据，这些数据对于企业的运作是非常有用的，但是对于商业战略决策和目标制定的作用甚微，不是战略决策要使用的信息。关系型数据库很难将这些数据转换成企业真正需要的决策信息，原因如下：一个企业中可能有很多管理系统平台，企业数据分散在多种互不兼容的系统中。例如：一个银行中
总账系统 在所有公司中，财务分析的基础都是核算，那在银行的系统体系中，核算功能在业务发生时由业务系统如核心、贷款、理财中实现登记，各业务系统会在每天切日后统计当天各机构的核算科目的发生额与余额，并统一送到总账系统，总账系统进行全行会计核算的汇总、调整并每天统计出全银行的资产负债表、利润表和现金流表，使银行的经营情
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2023-08-23 10:03:02
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商业智能（Business Intelligence，简称：BI）数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、清洗、管理和分析汇聚数据，将这些数据转化为有用的信息，展示，可视化。利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行
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2023-08-12 13:57:05
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# 商业银行数据仓库主题实现指南
数据仓库是现代商业银行不可或缺的一部分，通过汇集和分析数据，能够帮助银行做出更明智的决策。本文将指导你如何实现一个商业银行数据仓库的主题。
## 实现流程
首先，我们需要了解实现商业银行数据仓库的主要流程。以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据需求分析 |
| 2 | 设计数据模型 |
在银行主题模型中，每个数据仓库的实施公司会有金融行业或银行业的主题模型，这个模型会根据新的业务不断进行完善，是各实施公司的业务经验积累。一个良好的模型对数据仓库的实施起到了事半功倍的效果，虽然不同的公司会有不同的主题模型产品，但每个公司的产品基本上分为以下几个主题：1、当事人（PARTY） 是
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2023-06-07 13:47:36
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讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。前言随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(D
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2023-09-26 13:38:32
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前面的文章中讲到了OLTP、OLAP的概念，简单回顾下一个是代表像业务系统，主要处理业务流程的。一个是代表BI的分析型系统，主要是处理分析的，典型的代表就是数据仓库。OLTP就是Online Transaction Processing System，在线事务处理系统;OLAP则是Online Analytical Processing System，在线分析处理系统。但是严格意义上来讲，OLAP
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2023-09-05 16:25:47
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数据仓库一、数据仓库概述首先，我们先来看下数据库、数据集市、数据仓库以及数据湖的概念。1、什么是数据库？数据库（Database）是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件，属于物理层。最早期是广义上的数据库，这个阶段的数据库结构主要以层次或网状的为主，这是数据库的数据和程序间具备非常强的依赖性，应用有一定局限性。我们现在所说的数据库一般指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数
数据仓库搭建之DIM层搭建在开发数据仓库的DIM层时，我们需要注意以下几点：1）DIM层的设计依据是维度建模理论，该层存储维度模型的维度表。2）在我们该项目当中，DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩。3）DIM层表名的命名规范为dim_表名_全量表或者拉链表标识（full/zip）。1.维度确定我们根据之前构建的业务总线矩阵，来确定我们当前需要构建的维度表。 我们可以看到，我们
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2023-07-18 13:44:14
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