数据仓库应用与分析流程详解

"仓库应用数据分析流程-数据仓库模型简介" 数据仓库是一种关键的企业信息系统，它主要目的是支持决策制定，专注于分析而非日常操作。数据仓库的特点包括面向主题、集成、稳定且随时间变化。它整合了来自不同异构数据源的信息，经过处理和重组，以主题区域的形式呈现，例如财务、资产、团体、地域等。这些主题区域有助于企业深入理解各个业务领域。 在建行数据仓库的基本架构中，有以下几个层次： 1. **源表(SDATA)**：这是数据仓库的原始输入，通常来自各种业务系统，如个贷系统、信用证系统等。它们包含了未经处理的原始数据。 2. **中间层(PDATA)**：中间层是数据清洗和转换的过程，将源表中的数据进行预处理，消除冗余，统一数据格式，确保数据质量。这一层可能包括多个子层，如AML和ALM，以满足不同分析需求。 3. **数据仓库**：整合了中间层处理后的数据，形成主题区域，如T09_财务、T10_资产等。这些区域提供了一种结构化的方式，便于用户查询和分析。 中间层(PDATA)的设计是数据仓库的关键部分，它提供了数据的逻辑模型，使得数据更易于理解和使用。P层逻辑模型通常包括对业务规则的抽象，以及对数据的规范化和维度建模，以支持高效的分析查询。 应用设计简介则涵盖了如何将数据仓库中的信息应用于实际业务场景。这可能涉及到创建定制的报告、仪表板，或者开发复杂的分析算法来挖掘隐藏的业务洞察。 在数据仓库的建设中，验证数据情况和完成映射是重要步骤。这确保了数据的准确性，符合业务需求，并能正确地映射到目标结构。如果中间层或S层数据不能满足需求，就需要进一步调整和优化。 全国领先的技术在数据仓库建设中扮演着重要角色，可能包括先进的数据处理工具、大数据平台、机器学习算法等，以提升数据处理速度、分析能力和智能化水平。 数据仓库模型的构建是一个系统性的过程，包括数据的采集、转换、加载和验证，最终目的是为企业提供高质量的数据，支持高效、智能的决策制定。这个过程中，新一代理念的应用，如实时分析、自助式BI工具等，将进一步提升数据仓库的价值。