数据仓库与OLAP详解：体系结构与关键概念

"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。