业务型数据仓库EDW构建与实战解析

"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。