1、数据仓库的逻辑结构
数据挖掘项目完成后的管理信息平台的逻辑架构将如下图
所示。中央数据仓库的数据组织是商业智能中最重要的课题,中
央数据仓库不是各系统数据简单的堆积,而是业务数据的有组织
的存储。因此它不可能通过分析源系统来生成,而必须提前引入
已成型的数据模型。这一数据模型在数据仓库范畴称为逻辑数据
模型(LDM),它必须具有灵活性和可扩展性,适应将来的业务
需求的增加和变动。
在数据层前是数据源和转换区,数据源是业务信息库中的
原始数据, 转换区用于存放从数据源抽取到的数据,并在转换
区进行转换,是 ETL 的工作区域。
数据层负责所有数据的持久存储,包含中央数据仓库
(DW),数据集市(DM)和 多维模型 OLAP(MDB)。
▪ 中央数据仓库(DM)存放从各个数据源抽取的数据,是经过
转换后的细节数据。
▪ 数据集市(DM)存放的是面向业务应用宏观的汇总数据, 基
于实用化和运行效率的考虑,数据集市 ETL 采用数据库存
储过程来实现。
▪ 多维模型(MDB)是将数据数据集市中的数据加载到 OLAP
SERVER 中,为多维分析提供数据。
2、逻辑数据模型