数据仓库是决策支持系统的核心，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略、战术、运营集合。它是从多个独立的信息系统集成为一个企业信息工厂出于分析性报告和决策支持目的而创建，它为高层提供关键指标数据为中层提供统计指标数据为运营提供监控类指标数据，提供指导业务流程改进、监视竞争对手、成本、质量、绩效考核。 &nb
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2024-08-01 16:06:30
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0x00 前言上文我们把数据仓库类比我们人类自身，数据仓库“吃”进去的是原材料（原始数据），经过 ETL 集成进入数据仓库，然后从 ODS 开始逐层流转最终供给到数据应用，整个数据流动过程中，在一些关键节点数据会被存储存储下来落入数仓模型。在数仓这个自运转的大生态系统中 ETL 扮演了原材料加工转化和能量传输两个重要角色，有了 ETL 的加持这个生态系统才开始活起来了。在数据仓库领域，ETL 的重
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2023-11-28 07:14:04
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# 数据仓库简介
数据仓库（Data Warehouse）是指用于存储和管理企业中各种数据的集中式数据库系统。它可以帮助企业从不同的数据源中提取、转换和加载数据，以便进行分析和决策支持。
## 为什么需要数据仓库？
在企业运营过程中，数据通常存储在不同的系统和数据库中，格式和结构各不相同。这使得数据的整合和分析变得非常困难。而数据仓库的出现解决了这个问题。
数据仓库可以将来自不同数据源的数
原创
2023-07-16 15:43:49
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大数据仓库实训-任务3淘宝双11数据分析与预测案例简介淘宝双11数据分析与预测课程案例，涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作，涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Hive等系统和软件的安装和使用方法。通过本案例，将有助于学生综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现数据分析操作。案例目的熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、Hive等系统和软件
第一章习题1.数据仓库就是一个 面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。2.元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据.它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据元数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为 技术元数据 和 业务元数据两类。3.数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理OLAP。4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维
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2024-02-10 16:14:00
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步根据自己的理解与实际项目经验，说说ODS与EDW的异同。如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。维基百科对于ODS的定义为"An operational data store (or “ODS”) is a database designed
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2024-01-11 20:30:10
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初学耗时：0.5h一、模块开发：数据仓库设计 - 维度建模基本概念 1.1 事实表。 1.2 维度表。 记忆词： 事实表、维度表
Z05 - 999、网站流量日志分析 ギ 舒适区ゾ || ♂ 累觉无爱 ♀
一、模块开发：数据仓库设计 - 维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师 Ralph Kimall 所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行
集成策略
数据集成是指将来源于不同系统的数据组合在一起，供业务用户研究不同的行业行为及客户行为的数据处理方式。在数据集成应用早期，数据仅限于交易系统及其应用。业务决策的制定以决策平台为指导，而有限的数据集提供了创建决策平台的基础。数据容量与数据类型在过去三十年里大幅增长，数据仓库技术从无到有，基础架构和技术的发展满足了分析和数据存储需求。这一切彻底改变了数据集成的前景。传统数据集成技术主要关注于
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2023-08-14 12:14:32
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C++库：1，PDF类库 PoDoFo http://podofo.sourceforge.net/ PoDoFo 是一个用来操作 PDF 文件格式的 C++ 类库。它还包含一些小工具用来解析、修改和创建 PDF 文2，Xpdf http://www.foolabs/xpdf/download.html &nb
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2023-07-22 16:53:18
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声明：以下内容是学习 《The Architecture for the Next Generation of Data Warehousing》 的笔记。为了解决数据仓库架构的选择问题并清除所有的干扰。DW2.0 是为了下一代数据仓库定义的数据仓库构架。 2.1 DW2.0 -- 一种新的范式这种新的范式关注数据的不同类型、基本结构、以及它们怎样关联起来形成一个强大的数据存
数仓分层 数仓分层的作用①清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解，实现业务数据解耦。 ②减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算 ③统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 ④复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题 范式理论范式概念
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2023-11-17 23:16:59
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1.数据仓库定义数据仓库之父WilliamH.Inmon给出的定义是：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策”。概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业决策所需信息。数据仓库也常常被看做一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持结构化和启发式查询、分析报告和决策制定。2.从数据库到数据仓库从如
原创
2018-05-24 15:52:57
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该笔记为视频教程笔记
课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qv411y7Wv/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=4042938bc91623dd366533263863ec491. 课程介绍数据仓库的广泛应用
传统数据仓库大数据数据仓库体系化数据仓库理论
什么是数据仓库？它是如何发展而来的？数据仓库的整体架构数据
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2023-08-11 14:43:23
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PB级企业电商离线数仓项目实战【上】- 笔记第一部分 数据仓库理论数据仓库四大特征面向主题的: 抽象的，逻辑的 集成的：为分析服务 稳定的： 很少更新，只需定期加载 反映历史变化的: 按照时间顺序追加与数据库区别OLTP（On-Line Transaction Processing 联机事务处理），也称面向交易的处理系统。主要针对具体业务在数据库系统的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。用户较
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2023-12-26 10:35:30
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之前在其他平台上看到有其他作者介绍CloudQuery，这不巧了么，我刚好也在用。但是看有些作者真的没讲清楚这款产品它的真实作用和特性，所以今天就来讲讲这个CloudQuery到底是干啥的。不知道大家有没有用过阿里云DMS，它是阿里数据库服务平台的云版本，提供免安装、免运维、即开即用、多种数据库类型与多种环境容易的web数据库管理终端，好用，但是要钱，企业版一年算下来也要将近5000块，而Clou
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2024-03-13 19:27:49
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第1章 维度建模初步1. 操作型系统与数据仓库任何机构的信息以操作型系统的记录和数据仓库两种形式存在操作型系统：存入数据的地方，按一次一条记录的方式存入格式化数据并不断重复；数据仓库：索取数据的地方，从事对新订单计数等需要搜索大量的记录并压缩成几个答案的操作；2. 数据仓库的目标使组织结构的信息变得容易获取：让业务人员能对仓库中的数据进行切割处理的分离与合并操作；一致地展示组织机构的信息：关于数据
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2023-08-07 11:07:18
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在现代数据驱动的决策环境中，传统数据仓库教程不仅为企业的决策提供了数据支持，也为数据分析的深入研究奠定了基础。本文将详细记录传统数据仓库的搭建及使用过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。在创建数据仓库的过程中，我们将通过各个环节的操作细节，使整个过程更为清晰有效。
## 环境准备
### 软硬件要求
在构建一个传统数据仓库之前，确保具备适当的硬件和软件环境至关
这里我们做了一份关于整个数仓体系的教程，主要内容体系大家可以看目录，欢迎大家关注，一起讨论交流，这份教程的特点有四个1. 知识体系完善，从数仓的概念、建模、数仓工具的使用、数仓的落地实践都有，还会有很多小案例2. 使用的技术都是当前企业最常用的技术，版本也是比较新的，不会导致大家看到一个代码，然后一执行发现语法不支持或者废弃掉了3. 后续的更新也会很及时，不会说更新了一段时间断更了，在更新完大纲之后，我也会不断完善该系列，不断添加新的知识点4. 创作团队都是在企业一线员工，实战多于理论。
原创
2021-10-14 16:47:17
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作者：曹雷01指标体系1. 痛点分析 主要从业务、技术、产品三个视角来看：业务视角业务分析场景指标、维度不明确；频繁的需求变更和反复迭代，数据报表臃肿，数据参差不齐；用户分析具体业务问题找数据、核对确认数据成本较高。技术视角指标定义，指标命名混乱，指标不唯一，指标维护口径不一致；指标生产，重复建设；数据汇算成本较高；指标消费，数据出口不统一，重复输出，输出口径不一致；产品视角缺乏系统产品
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2024-09-08 23:59:15
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数据仓库近来成了很多IT人的话题。在ERP、CRM之后忽然间出来个一个BI,说到BI不能不提DW（数据仓库）。现在书店里数据仓库的书籍并不是很多,有的还比较陈旧,笔者在这里把自己对一些数据仓库图书的印象罗列出来,供读者参考。主观印象比较重,有不恰当的地方请多指教。 当然有一点要说明的是,对于数据仓库这种偏重实施性的项目,仅有图书是没有用的,更多的时候还要靠项目经验.数据仓库(第3版) -
