數據倉概述及設計(ppt 30頁)

數據倉庫概述及設計目錄：
1. 為什麼要建立數據倉庫
2. 數據倉庫的概念及特性
3. 數據倉庫的結構
4. 數據倉庫的設計
5. 數據倉庫的開發過程
6. 數據倉庫的典型應用

數據倉庫概述及設計內容提要：
事務處理和分析處理的性能特性不同操作型處理對數據的存取操作頻率高而每次操作處理的時間短；在分析處理環境中，某個DSS應用程序可能需要連續幾個小時，從而消耗大量的係統資源。數據集成問題數據動態集成問題曆史數據問題 。
數據的綜合問題數據倉庫是在企業管理和決策中麵向主題的、集成的、與時間相關的、不可修改的數據集合。與其他數據庫應用不同的是，數據倉庫更像一種過程，對分布在企業內部各處的業務數據的整合、加工和分析的過程。
ETL（Extract/Transformation/Load）—用戶從數據源抽取出所需的數據，經過數據清洗、轉換,最終按照預先定義好的數據倉庫模型，將數據加載到數據倉庫中去。
關於數據的數據，指在數據倉庫建設過程中所產生的有關數據源定義，目標定義，轉換規則等相關的關鍵數據。同時元數據還包含關於數據含義的商業信息。
數據倉庫的數據單位中保存數據的細化或綜合程度的級別。細化程度越高，粒度級就越小；相反，細化程度越低，粒度級就越大。
結構相同的數據被分成多個數據物理單元。任何給定的數據單元屬於且僅屬於一個分割。

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