"数据建模的十条戒律是构建数据仓库的重要原则,涵盖了从问题解答、事实表和维表的构建、粒度选择、历史数据存储到数据集成、索引创建等多个方面。数据仓库是为了满足决策支持系统(DSS)的需求,解决事务处理环境与分析处理之间的性能差异、数据集成、历史数据存储等问题。通过抽取程序,可以将数据从事务处理系统中分离出来,以确保分析处理不影响日常业务操作。同时,数据仓库需要解决数据可信性、生产率和数据转化为信息的挑战。"
数据仓库是企业进行决策支持和数据分析的关键基础设施。以下是数据仓库的一些核心知识点:
1. **为什么要建立数据仓库**:事务处理系统在处理大量实时交易时表现出色,但不适用于复杂的分析任务,因为它们可能导致性能下降。数据仓库是为了解决这一问题,提供一个专门用于查询和分析的环境,不影响在线事务处理(OLTP)。
2. **数据仓库的概念及特性**:数据仓库是一个集中的、非易失性的、用于决策支持的数据集合,包含历史数据,经过了清洗和转换,以适应特定的业务需求。
3. **数据仓库的结构**:通常包括多个层次,如源系统、数据抽取、转换和加载(ETL)、数据存储(如星型或雪花型模式)和前端分析工具。
4. **数据建模的十条戒律**:
- **紧迫问题的回答**:数据仓库设计应以实际业务需求为导向,解决具体问题。
- **事实表和维表**:事实表包含测量的数值,维表则提供业务背景信息。
- **正确的粒度**:确定事实表中记录数据的详细程度,比如按天、小时还是每笔交易。
- **公司过程的理解**:数据仓库需反映关键业务流程,以支持决策。
- **历史数据存储**:根据分析需求存储适当长度的历史数据。
- **数据集成**:整合来自不同源的数据,统一数据视图。
- **总结表**:预计算汇总数据,提高查询效率。
- **索引创建**:优化查询性能,为常用查询创建索引。
- **数据加载和可用性**:确保数据能被有效加载并供用户方便地访问和分析。
5. **数据仓库的开发过程**:包括需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据迁移、测试和维护等阶段。
6. **典型应用**:销售分析、客户细分、市场趋势预测、运营绩效评估等。
7. **数据仓库的挑战**:数据抽取过程中的数据质量问题、多源数据集成的复杂性、历史数据管理、数据可信度以及如何将数据转化为有价值的洞察。
8. **抽取程序的作用**:通过抽取程序,可以从OLTP系统中提取数据,经过清洗和转换,存储到数据仓库中,以支持分析任务,同时避免对OLTP系统的影响。
9. **数据仓库解决的问题**:如数据一致性、数据集成、历史数据存储和快速查询等,确保决策者能够获取及时、准确的信息。
理解并遵循这些知识点,可以有效地设计和实施一个高效的数据仓库系统,从而助力企业的战略决策。