自底向上构建数据仓库：从数据集市到企业数据仓库

"本资料主要介绍了如何用自底向上的方法构建数据仓库，首先从建立部门数据集市开始，然后逐步扩展到企业数据仓库（EDW）。数据集市专注于一个特定的主题区域，提供快速的投资回报，但可能会导致数据冗余和不一致性。在构建过程中，需要考虑数据的可用性、数据模型的生成以及如何解决不一致性。报告人曹顺良详细阐述了数据仓库的概念、设计、结构、开发过程和典型应用，强调了事务处理环境与分析处理环境的不同，以及建立数据仓库的原因，如数据集成、历史数据和数据综合等问题。" 数据仓库是一种专门用于数据分析和决策支持的系统，它与事务处理系统（OLTP）的主要区别在于其设计目标和性能特性。事务处理系统关注的是快速执行日常业务操作，而数据仓库则侧重于提供综合的历史数据视图，支持复杂的分析查询。 在自底向上的方法中，首先构建数据集市，这些集市是针对特定部门或业务领域的，如销售、财务等，它们能够快速满足各部门的需求，提高效率。然而，这种方法可能导致数据冗余和不一致性，因为每个数据集市可能有自己的数据源和处理逻辑。因此，随着企业的数据需求增长，需要将这些数据集市逐步整合成企业数据仓库，以实现全局的数据一致性。 数据仓库的设计涉及数据抽取、转换和加载（ETL）过程，其中抽取程序用于从源头系统中提取数据，转换则是为了清洗、标准化和整合数据，最后加载到数据仓库中。在这一过程中，数据的集成和一致性是关键挑战，需要解决数据的时基问题、算法差异、外部数据的整合以及确保数据的可信性。 数据仓库的结构通常包括操作数据存储（ODS）、数据集市和企业数据仓库（EDW）。ODS负责短暂地存储最近的交易数据，便于快速访问；数据集市专注于特定主题；而EDW则整合所有数据集市，提供全面的企业视角。 开发数据仓库的过程包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计和实施等阶段。在应用方面，数据仓库可以支持各种报表、仪表板和高级分析，帮助决策者发现业务趋势、预测未来情况并做出明智的决策。 构建数据仓库是一个复杂的过程，需要考虑多个因素，包括性能、数据质量、集成策略以及用户需求。自底向上的方法允许企业逐步投资，但同时也需要在数据一致性上付出额外的努力。通过有效管理这些挑战，数据仓库可以成为企业的重要资产，驱动更有效的决策制定。