数据仓库与OLAP详解:体系结构与关键概念
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更新于2024-08-01
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"数据仓库和OLAP.ppt"
本文档主要介绍了数据仓库和OLAP(在线分析处理)的相关知识,包括它们的体系结构、关键名词、功能和特征,以及OLAP的基本概念、分析动作和展现方式。以下是详细内容:
一、数据仓库的体系结构
数据仓库体系通常分为三层:数据获取、数据存储和信息传递。数据仓库独立于业务数据库,但与其紧密关联,其主要任务是对数据进行"再组织"。数据获取层负责从各种数据源(DS)收集数据,通过数据采集服务器(DCS)进行处理。数据存储层包括数据提取服务器(DSS)和数据仓库本身,用于存储经过处理的指标数据。信息传递层由数据分析服务器(DAS)和数据视图服务器(DVS)组成,后者提供报表和可视化查询服务。微软的数据仓库解决方案流程图中,涉及了SSIS(SQL Server Integration Services)、SSAS(SQL Server Analysis Services)、SSRS(SQL Server Reporting Services)以及SHAREPOINT和PROCLARITY等工具。
二、数据仓库的关键名词
数据清洗是数据仓库过程中的重要步骤,它确保进入仓库的数据准确无误。由于不同源头的数据可能存在不一致,因此需要在加载前进行清洗。此外,数据抽取是指从业务数据库中选择分析所需的特定数据,而非全量数据。
三、数据仓库的功能和特征
数据仓库的主要目的是支持决策,通过集成和整合来自多个业务系统的数据,提供一致的视图,以便进行深入分析。其特征包括面向主题、集成性、时变性和非易失性。
四、OLAP的基本概念
OLAP是数据仓库的重要组成部分,它支持快速、交互式的多维数据分析,以帮助用户理解复杂的数据模式。
五、OLAP的基本分析动作
OLAP分析主要包括钻取(Drill-down)、切片(Slice)、 dice(Dice)、滚动(Roll-up)和钻透(Drill-through)等操作,这些动作允许用户从宏观到微观,或反之,查看数据,改变观察视角,以发现潜在的业务洞察。
六、OLAP的展现方式
OLAP的结果通常通过仪表板、图表、多维表格等形式展示,便于用户直观理解数据关系和趋势。
总结,数据仓库和OLAP是现代商业智能的核心组件,它们为企业提供了一种高效、结构化的数据分析方法,以支持决策制定和业务洞察。从数据的获取、清洗、存储到分析和展现,整个流程需要精细的设计和实施,确保数据的质量和分析的准确性。
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