"数据仓库开发设计:原因、体系结构、模型、开发过程、数据采集、建立方法"
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数据仓库是企业中用于存储和管理大量结构化、非结构化数据的一种信息系统。数据仓库的开发设计是一个复杂的过程,包括数据仓库的建模、开发过程、数据采集和建立等多个方面。在数据仓库的开发设计过程中,需要考虑数据仓库产生的原因、体系结构、设计、开发关键因素、数据采集、数据清洗、数据转换、数据集成等方面。 首先,在与数据仓库有关的几个概念中,我们需要了解Datawarehouse(数据仓库)、Datamart(数据集市)、OLAP(联机分析处理)、ROLAP(关系数据库联机分析处理)、MOLAP(多维联机分析处理)、ClientOLAP(客户端联机分析处理)、DSS(决策支持系统)、ETL(抽取、转换、加载)、Adhocquery(即席查询)、EIS(企业信息系统)、BPR(业务流程重组)、BI(商业智能)、Datamini(数据挖掘)等术语的概念和作用。 其次,在数据仓库产生的原因中,我们需要了解数据仓库为什么会被企业广泛采用,主要是为了解决企业数据量大、数据来源多、数据质量低、数据分析复杂等问题,从而提高决策效率和降低经营风险。 然后,在数据仓库体系结构图中,我们需要了解数据仓库的结构及各个组成部分之间的关系,以及数据仓库的设计过程中如何考虑数据模型的容和转变,以及数据仓库的开发成功的关键因素。 接着,在数据仓库的数据采集中,需要考虑后台处理、中间处理和前台处理等过程,以及数据的有效性检查、清洁和转换数据、简单变换、清洁和刷洗、集成、聚集和概括、移动数据等技术体系结构和实现方法。 最后,在如何建立数据仓库中,主要包括数据仓库设计、数据抽取模块和数据维护模块等方面,需要结合具体业务需求和数据情况来进行数据仓库的建立和维护,以达到最优的数据分析和决策效果。在整个数据仓库的开发设计过程中,需要注意数据质量、数据安全、数据隐私等重要问题,同时也需要不断优化和升级数据仓库系统,以适应企业日益增长和变化的数据需求。
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