"数据仓库(DW)初阶" 是一份入门级别的资料,主要介绍数据仓库的基本概念、相关技术、行业应用、对会计(财务)行业的影响以及实现高效数据仓库的关键要素。该文档由AMT-企业资源管理研究中心编撰,版权归属AMT,并提供了联系方式以获取更多信息。
1. **数据仓库的概念**:数据仓库是一个用于报告和数据分析的系统,它集成了来自不同源的业务数据,提供了一个中心化的、一致的历史视图,以支持决策制定。
2. **数据仓库的特点**:通常包括面向主题、集成性、时变性和非易失性等特征。面向主题意味着数据仓库是围绕特定业务领域组织的;集成性体现在将不同系统的数据整合到一起;时变性指数据随时间变化而更新;非易失性则保证了历史数据的持久保存。
3. **数据仓库的结构**:一般包括数据源、数据清洗、数据存储(如数据集市或企业数据仓库)、数据展现和分析工具等组成部分。
4. **流行用语**:如ETL(提取、转换、加载),OLAP(在线分析处理),OLTP(在线事务处理)等,都是数据仓库领域常用的专业术语。
5. **数据仓库的相关技术**:包括数据抽取(从源系统提取数据)、数据存储(如使用关系型数据库管理系统)、数据管理(如数据清洗和数据集成)以及数据展现(如报表和仪表板)。
6. **数据仓库与数据库的区别**:数据仓库侧重于历史数据的分析,而数据库主要用于日常事务处理,两者的目的和设计原则有所不同。
7. **应用行业**:证券、银行、税务、保险等行业广泛利用数据仓库进行数据分析和决策支持。
8. **数据仓库对会计(财务)行业的影响**:提高了数据一致性,支持多维度分析,促进了财务管理效率,有助于发现业务趋势。
9. **实现高效数据仓库的要素**:包括单一事实来源、重视新数据的商业价值、选择合适的度量和层次、开放信息政策、系统简化、稳定的技术平台、考虑全球差异、大容量数据的维护、管理不可预知的需求以及让用户理解数据等。
10. **数据质量策略**:在构建数据仓库前,需要解决数据质量问题,确保数据的准确性、完整性和一致性。
11. **实时数据管理**:探讨了实时数据访问的体系结构,以及数据仓库在数据建模和装载过程中的应用。
12. **挑战数据仓库的致命假定**:文中列举了七个常见的错误假设,如认为数据仓库可以一次性完成、忽视数据质量等。
13. **避免数据仓库缺陷**:强调了沟通的重要性,以及专业技术和规划的必要性。
14. **企业数据仓库策略**:应与公司的策略和目标相一致,明确问题和需求,以确保数据仓库的有效实施。
这份资料为初学者提供了全面的入门知识,涵盖了数据仓库的核心概念和技术,以及在实际应用中的挑战和策略。对于希望理解和运用数据仓库的人士来说,是一份宝贵的参考资料。