数据仓库的实现

hadoop是一个开源的big 数据分析软件，或者说是编程模式。它以分布式方式处理大数据。因为开元，现在很多企业都在用hadoop技术来解决一些大型的数据问题，hadoop在数据 仓库中非常强大。但是hadoop在数据 bazaar和实时分析呈现方面也有明显的不足。现在比较好的解决方案是设置hadoop的-1仓库和数据 bazaar并在实时分析和呈现中使用永红技术。

据我所知，很多银行已经开始评估将数据仓库迁移到Hadoop相关产品，不是利用Hadoop的低成本优势做传统BI，而是看仲达数据上各种成熟的机器学习和数据挖掘平台，传统行业的转型和洗牌才刚刚开始。

教你掌握数据仓库仓库的规划建设策略作为决策支持系统(DSS)的基础，具有面向主题性、集成性和不可再生性。这些特征表明-1仓库from数据organization to数据processing与原来的数据database有很大的不同，后者也需要/。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些功能一般都是通过分析用户的需求得到的。

这就需要设计人员在与用户的不断沟通中，逐步明确系统的需求，不断完善。所以数据 仓库的开发策划过程，其实就是用户和设计师不断了解、熟悉、完善的过程。数据 仓库的开发应用规划是开发数据 仓库的首要任务。只有制定正确的数据 仓库计划，机构主力才能有序实现数据 仓库的开发应用。

因为关于优点的理论很多，所以要想真正理解好，并简明扼要的给客户解释清楚，让客户觉得值得建立数据 仓库。有一些朋友是这么说的(我会在评论里说说我个人的看法):A 数据图书馆是一个可以容纳的地方数据(信息的原始资料)。数据 仓库是一个系统，这个系统也用数据来存储东西。数据 仓库主要解决什么问题？在企业信息化建设过程中，为了提高企业的日常工作效率，提高企业的市场适应能力，大多数企业都会根据市场、客户和企业自身建立不同的业务系统来满足需求。

1。数据 source > 2。ETL > 3。-1仓库存储和管理> 4。OLAP>5。商务智能工具* *-1。来源，通常包括各类企业信息，包括存储在RDBMS 数据中的各类业务流程和各类文档数据；各种法律法规、市场信息、竞争对手信息等。对ETL工具(informatica、ssis、owb、datastage)以及该工具的特点进行了简要描述。

它有四个组件:管理员:用于管理项目和环境变量。经理:用于引出职务表定义。设计师:用于设计工作。直接:检查装运的任务运行日志。数据的存储与管理:-1/的存储与管理是整个数据 仓库的核心和关键。数据 仓库的组织管理决定了它不同于传统的数据库，也决定了它对外的数据表达式。

超市数据 仓库设计在当今零售业中，数据对于企业的决策和竞争优势越来越重要。而数据 仓库在数据分析与决策支持中起着关键作用。在超市行业，设计一个高效的数据 仓库可以帮助企业更精细地管理和掌握市场，提高竞争力。什么是超市数据 仓库？数据 仓库是一个集成的、面向主题的、稳定的、全面的数据 aggregate，用于支持企业的决策活动。与可操作性数据 library不同，数据 仓库侧重于数据的分析库操作和对决策支持的需求。

超市的设计数据 仓库超市数据 仓库设计需要根据企业的需求和特点来制定。但可以从以下几个维度考虑全局，确保-1仓库的收益。1.数据Source Connection数据的来源和质量直接关系到-1仓库的分析结果。超市数据 仓库的设计需要考虑数据来源的质量和连接方式。充分利用多个数据来源的分析能力来增强数据并缩短决策的响应时间。2.数据图书馆超市的设计数据 仓库所需的数据极其庞大，所以数据图书馆需要特别考虑。

数据 仓库两种典型的建模理论数据-0是基于主题领域的维度建模和实体关系建模，分别以Kimball和Immon为代表。维度建模由数据分析需求驱动，倡导总线架构:事实一致，维度一致。这个数据模型便于用户理解和数据分析操作。基于主题领域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合了企业的所有数据，从企业的高度抽象整合数据，采用3NF实体关系理论进行建模。这种数据。

上周主要讨论了数据在基于主题域的实体关系建模中的集成，讨论了以下三个思路:同一主题域中不同实体的属性通过属性聚合。比如对于会员、公司、客户等实体对象，我们都有地址属性信息、姓名识别属性信息等等，这种思想是将属性内聚度高的字段进行整合，将不同的属性以带类型标识的树表形式存储。