大数据技术下的数据仓库设计与报表生成策略

本资源是一份详细的大数据技术与数据仓库设计与开发的整体解决方案，共80页，涵盖了从概述到具体实施步骤的内容。文章开篇引用了Bill Inmon的观点，强调了数据仓库作为"面向主题、完整、持久、跨时间且支持决策管理的数据集"的本质，区别于仅用于报表的数据集市。 主要内容分为多个部分： 1. 概述：介绍了数据仓库的基本概念，以及其与OLTP（在线交易处理）系统之间的差异，后者通常用于实时业务操作，但数据处理效率和报表需求处理相对较低。 2. 四科室需求分析：详细列举了风险科、市场科、业务管理科和计划资金科的具体数据需求，以便进行有针对性的设计。 3. 需求分析：详细讨论了数据仓库中的关键元素，如维表（维度表）、事实表、事务处理流程、主键和外键等，这些都是构建数据仓库的基础架构。 4. 系统结构图和业务数据流图：展示了数据仓库的组织结构和数据流动路径，有助于理解整个系统的逻辑和组件之间的关系。 5. 源数据表结构：列举了BCS系统、CARDPOOL系统、NAS系统等多个来源系统的数据表结构，为数据整合提供了依据。 6. 生成表结构和码表结构：设计了最终报告所需的结构，确保数据准确性和一致性。 7. 数据表创建方法：详细说明了如何在各个系统中创建和管理数据表，包括BCS、CARDPOOL、NAS系统以及自动生成的表和码表。 8. 数据处理过程：描述了从目录结构到具体流程的执行步骤，确保报表的生成过程高效有序。 9. 问题及处理方法：总结了可能遇到的问题，并提出了相应的解决方案，帮助读者理解和解决实际操作中的挑战。 这份文档提供了一个实用的框架，适合IT专业人员在实际项目中设计和实现数据仓库，以满足业务部门的需求，提高决策支持效率。通过学习和应用这份资料，读者可以深入理解数据仓库设计的关键要素，并将其应用于自己的工作场景。