基本概念英文名为Data Warehouse，简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基于它产出供分析挖掘的数据，如企业的分析性报告和各类报表等。 可以理解为：面向分析的存储系统。主要特征数据仓库是面向主题的（SUbject-Orient
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2023-08-10 00:13:43
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数据仓库技术的简单阐述 数据仓库定义： 数据仓库是在企业管理和就决策中 1.面向主题的 2.集成的 3.与时间相关的 4.不可修改的数据集合数据仓库模型三层次 1.概念模型： 概念模型是对真实世界中问题域内的事物的描述 表示概念模型最常用的是：“实体-关系”图 E-R图主要是由实体、属性和关系三个要素构成的。 2.逻辑模型： 逻辑数据模型，反映的是系统分析设计人员对数据存储
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2023-08-10 00:13:36
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数据仓库技术简介(下) （2001-10-15 09:28 ）（ylzhou ）（ ）导读-- 由于数据仓库的这种工程性，因而在技术上可以根据它的工作过程分为：数据的抽取、存储和管理、数据的表现以及数据仓库的设计的技术咨询四个方面......
三、数据仓库的关键技术
那么，数据仓库都有哪些组成部分和关键技术呢？与关系数据库不同，数据仓库并没有严格的
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2023-11-07 01:37:56
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目前，大家公认的数据仓库创始人William H．Inmon 在他所著的《建立数据仓库》一书中对数据仓库所下的定义是：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。由这个定义可以看出数据仓库主要有以下四个特点：Ø 面向主题：主题是在一个较高层次上将数据进行综合、归类并进行分析利
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2023-08-21 12:39:30
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数据仓库相关概念整理：
数据仓库：英文Data WareHouse，数据仓库是面向主题，为分析数据而设计的，是一个各种数据(包括历史数据和当前数据)的中心存储系统，主要服务于商业智能(也就是BI)和企业决策管理。商业智能：指用现代数据仓库技术、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，帮助企业做出明智的业务决策的工具。面向主题：是在较高的层次能够完整
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2023-08-09 22:28:49
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当下，数据在全球经济运转中的价值日益凸显，与传统的土地、劳动力、资本、技术等并列，成为重要生产要素。数据最终的价值来源于治理。只有经过采集、清洗、分析和处理后的数据，才能在流通中更顺畅地使用，其价值才能得到更充分地挖掘。同时，随着区块链技术的蓬勃发展，区块链渐趋规模化应用，链上数据总量呈指数级增长，其中蕴藏的巨大价值，也需要通过高效、规范的数据治理，才能得到充分彰显。在区块链数据治理方面，微众银行
写在前面数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。 从管理者的视角来
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2023-08-21 08:47:24
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# 数据仓库项目管理的流程与实现指南
数据仓库项目管理是一个复杂而系统化的过程，涵盖了从项目启动到数据处理、分析以及最终用户报告的一系列步骤。本文将为刚入行的小白开发者提供一个全面的指南，帮助他们理解数据仓库项目管理的主要内容和实施步骤。我们将采用分步结构，结合代码示例和可视化图表，帮助你更好地理解每个环节的细节。
## 一、数据仓库项目管理流程
首先，让我们通过一个表格展示数据仓库项目管理
数据仓库1、什么是数仓？--数据仓库概念2、OLTP和OLAP区别3、数据仓库的特点3.1 面向主题3.2 数据集成3.3 非易失3.4 时变4、数据仓库系统架构4.1 系统结构图4.2、源数据4.3、ETL4.4、数据仓库与数据集市4.5、应用系统4.6、用户5、维度分析5.1、维度分析介绍5.2、指标与维度5.3、维度分层与分级5.4、下钻与上卷6、 数仓建模6.1、事实表6.1.1、分类6
1、数据仓库的概念数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统；同时数据仓库自身也不需要“消
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2023-08-07 20:06:54
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简介 目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而 NCR
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2023-08-04 17:56:56
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1. Hive 及数据仓库简介 2. Hive 及数据仓库简介 3. Operator 操作 Operator都定义有:
1. protected List <Operator<? extends Serializable >> childOperators;
2. protected List <Operator<? extends Seriali
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2024-07-26 12:55:21
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数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：1. 简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所
需要的汇总数据。大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
3. 数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，
能够提供对特定业务指导的数据，并且
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2023-12-12 21:56:34
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数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云
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2024-01-11 11:42:51
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数据仓库的概念输入数据分类业务数据 客户端交互，一般用关系数据库存储用户行为数据 来自客户端，使用埋点的方式，存储为日志文件： 前端页面，点击network–>筛选log–>URL解析–>一个请求，向后端发送商品名称 特点：点击多次，数量大；写入后台后，客户端不会查–>使用关系型数据库不划算爬虫数据 来自其他平台，尽量少用数据仓库总体介绍Hive数仓（数据的备份、清晰、聚合
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2023-10-27 12:28:17
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数据仓库是近年来兴起的一种新的数据库应用。在各大数据库厂商纷纷宣布产品支持数据仓库并提出一整套用以建立和使用数据仓库的产品是，业界掀起了数据库热。比如INFORMIXGONGSIDE公司的数据仓库解决方案；ORACLE公司的数据仓库解决方案；Sybase公司的交互式数据仓库解决方案等等。这同时也引起了学术界的极大兴趣，国际上许多重要的学术会议，如超大型数据
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2023-10-01 20:35:23
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一 常见的缓存形式 :1.文件缓存 (为了避免I/O开销,尽量使用内存缓存)2.内存缓存 二 为什么要使用缓存缓存数据是为了让客户端很少甚至不访问数据库服务器进行的数据查询,高并发下,能最大程度降低对数据库服务器的访问压力一般的数据请求:用户请求->数据查询->连接数据库服务器并查询数据->将数据缓存起来(缓存方式: HTML , 内存 , [JSON, 序
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2023-12-18 11:00:50
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数据仓库系统包括两种主要的架构：数据流架构和系统架构。数据流架构包含数据在数据仓库中的组织形式(存储结构)和在此组织形式下数据如何从原业务系统加载到数据仓库，并通过数据仓库经过转换后展示给最终用户的。 系统架构是关于服务器的物理配置，包括网络、软件、存储、客户端。系统架构应该的设计应该符合数据流架构，因此在设计系统架构前应该设计完成数据流架构。
每个人都会经过这个阶段
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2023-07-25 21:44:21
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1． 数据仓库的基本概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。2
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2024-01-13 13:09:16
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1、数据仓库系统组成数据仓库系统以数据仓库为核心，将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供了坚实的平台，通过数据分析和报表模块的查询和分析工具olap，决策分析、数据挖掘完成对信息的提取,以满足决策的需求.1）数据仓库数据仓库是整个数据系统的核心,用来存放数据,并对数据检索提供支持,对比操作型数据库,数据仓库的特点就是海量数据的支持以及快速检索的技术.2)抽取工具抽取工具既将信息从各种各
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2023-08-21 14:53:23
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