业务型数据仓库EDW构建与实战解析

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"构建业务型数据仓库EDW(内部资料,禁止外传).pdf" 是一份关于构建业务型数据仓库EDW的专业资料,由资深人士提供,并包含企业应用案例。资料中提到了数据仓库的不同类型,如业务型和流量型,并引用了数仓领域的经典著作。此外,还介绍了数据仓库的基本定义和两大流派,即Bill Inmon的范式建模和Ralph Kimball的维度建模。 在构建业务型数据仓库EDW时,理解数据仓库的核心概念至关重要。数据仓库是一个设计用于支持管理决策的系统,它具有四个主要特征:面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化。面向主题意味着数据仓库是围绕业务的关键领域或主题组织的,例如销售、客户或产品。集成性确保来自不同源的数据被整合到一个一致的视图中。数据的相对稳定性意味着一旦加载到仓库中,数据一般不会被修改,而时间变化性则表明数据仓库记录了数据随时间的变化。 数据仓库领域存在两种主要的建模方法,分别由Bill Inmon和Ralph Kimball提出。Bill Inmon倡导的"战略"范式建模,也称为自上而下的方法,强调先进行企业级的数据模型设计,然后构建数据仓库。这种方法通常采用关系数据库的规范化理论,如E-R模型。相反,Ralph Kimball提出的"战术"维度建模,是一种自下而上的方法,侧重于易于理解和使用的星形或雪花型模型,常用于数据仓库的前端报表和分析。 资料中还提及了互联网金融作为业务型数据仓库的例子,而电商可能更适合流量型数据仓库,这表明不同类型的数据仓库服务于不同的业务需求。此外,资料推荐了几本数据仓库和大数据实践的经典书籍,包括《数据仓库工具箱》、《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》和《数据仓库》,这些都是深入理解数据仓库领域的宝贵资源。 大规模并行处理(MPP)平台的提及,暗示在构建大型数据仓库时,可能会使用这样的技术来处理海量数据和提高查询性能。MPP系统允许数据在多台服务器上并行处理,显著提升了数据仓库的处理能力。 构建业务型数据仓库EDW涉及对业务需求的深入理解,选择合适的建模方法,以及利用适合的技术平台来支持高效的数据存储和分析。这一过程旨在为企业决策者提供准确、及时的信息,促进企业的战略规划和运营优化。