建行数据仓库项目,数据仓库项目经历怎么写

分层的主要原因是在管理数据时，我们可以对数据有更清晰的掌控。详细来说，主要有几个原因:清晰度数据结构:每个。方便数据血缘追溯:总之我们最后呈现一个可以直接使用的业务表，但是来源很多。如果一个源表出现问题，我们希望快速准确的定位问题，明确其危害范围。

简化复杂问题:把一个复杂的任务分解成多个步骤，每一层只处理一个步骤，这样更简单，更容易理解。而且方便保持数据的精度。当数据出现问题时，不需要全部修复数据，只需要从有问题的步骤开始。屏蔽原文数据异常:屏蔽业务的影响，需要在不改变业务一次的情况下重新接入数据 数据分层每个企业可以根据自己的业务需求划分不同的层次，但最基本的分层思路理论上是数据。

个人认为最简单的答案是数据对历史进行分析和梳理。数据 仓库在根源上，它的出现是因为各种应用系统无法高效处理大量历史数据。以银行为例。我国幅员辽阔，资源丰富。一般全国银行网点至少有4000家。在财务系统的一个总账里，每个分支机构至少要有1000个科目和项目-3/要报，还不算各种外币和海外机构。10年后在集中库的总账中累计/123，450。

我们能做的就是缩短在应用系统中保存数据的时间，只能查看最近2年及以下的记录。把历史数据的统计分析留给其他系统，就出现了一个名为-3仓库的系统。这个仓库中最重要的问题是历史数据的统计，如何高效的存储历史数据如何处理纬度梯度，如何设计更贴近业务的主题等等。

1。首先你得搞清楚建仓库的目的是什么，是整合各种系统数据服务于分析决策，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，建模时一般会选择er建模方法数据仓库；如果是后者，一般会选择维度建模方式。ER建模:即实体关系建模，由数据 仓库之父BIllInmon提出。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

维度建模(Dimension modeling):由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发建立模型。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。Kimball主张自底向上的架构，可以为独立部门建立数据 bazaar，然后增加构建，归纳为数据 仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据 research业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模和设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。

数据仓库，英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据 仓库是一个战略集合，为企业各个层面的决策过程提供各种类型的支持。这是一个单独的商店，用于分析报告和决策支持。为需要商业智能的企业提供业务流程改进、监控时间、成本、质量和控制方面的指导。我打个简单的比方，数据 仓库是用仓库，数据是这个仓库的商品。数据 仓库的开发者是这个仓库的管理员，那么数据 仓库就是如何管理好它。方便BI、AI等其他用途数据更好的使用仓库inside数据让数据更好的发挥作用，在一堆规整整齐的商品中找一个很明显。

嗯，确切的答案还得问圈内人。提供DSS支持，以及业务数据矿业。目的有很多，但目前银行主要以数据整合为主，可能会把数据以前分散在各个系统中的整合在一起。以前有些报表是针对业务系统发布的，现在数据 integration的目的是统一-3。这样做的一个好处是数据 source是统一的，但是不一定能达到目的，因为到目前为止，已经找了很多家银行都是好意，但是最终的系统并没有收到那么大的效果，至少我知道建行。

交易处理系统中的10、 数据 仓库和元 数据管理

前言数据主要用于记录和查询业务情况。随着数据 仓库(DW)技术的不断成熟，企业的数据逐渐成为决策的主要依据，是一门决策导向的学科，有现史概要数据来源整合数据阅读导向数据图书馆系统。其目的是支持决策-3仓库根据决策的需要进行收集，并适当地组织起来使其有效地为决策过程提供信息数据 仓库其中数据是从众多业务处理系统中提取转换而来数据如何安全高效地管理和访问它们变得尤为重要。解决这个问题的关键是对meta 数据进行科学有效的管理，Meta 数据描述了数据manipulation数据的过程和应用的结构和意义。-3/资源综合指南数据不仅定义了数据仓库China数据的模式来源和提取转换规则，而且整个-，-3/是一个元数据它将数据 仓库系统中松散的组件连接起来，形成一个有机的整体。本文首先介绍了meta 数据的定义、功能和意义，然后讨论了/，meta 数据管理在系统中的现状以及meta 数据的标准化最后提出了建立meta 数据管理系统的步骤。