数据仓库建筑应用,谈谈对数据仓库应用的体会

数据仓库和数据挖矿是两个比较大的概念，在国外已经非常成熟，在国内也随着企业前几年的累计ERP数据而成熟。如何建立-2仓库和数据Mining是一个值得探讨和优化的问题，不仅在技术上，在商业应用上也是如此。随着新技术和新概念的不断引入，传统的数据。-2仓库的申请也有了新的进展。每个企业的数据 仓库都可以根据不同的企业特点，采用非常灵活的选型方法进行选型设计和实施。本文谈一些比较新的技术特征数据。-2/挖掘架构从成熟的数据 仓库架构来看，建立EDW(EnterpriseDataWarehouse)是更好的选择。EDW是企业数据 仓库对。有一个完整、无冗余且唯一的视图，保留了关键的历史变更信息。基于EDW，我们可以建立数据bazaar DataMart数据市场上不同的企业有不同的需求，基本上可以分为用户主题、商流主题、产品主题等等。在EDW的基础上，可以有很多主题应用。如何建立EDW是一个重要的问题。建立EDW的关键是抓住数据 仓库的精髓，提供关键的历史变化信息，真实还原企业数据。

Analysis数据仓库的构建方法随着不同管理信息系统(MIS)在企业不同部门的大规模应用以及企业对数据 management的不断新需求，不仅要求传统的联机事务处理，而且越来越要求各种应用系统能够在企业积累的、从外部获取的丰富信息资源的基础上，利用这些分散的、不一致的、杂乱的信息资源 即更多地参与数据分析与决策支持，这样就出现了一种数据分析、处理与决策支持。

个人认为最简单的答案是数据历史的分析与整理是数据 仓库。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，自然资源丰富。一般全国银行网点至少有4000家。在财务系统的一个总账里，每个分行每个月至少要有1000个科目和项目数据要报，还不算各种外币和海外机构。经过10年的积累，集中库的总账中/123，456，789-2/的金额是如此之大:

我们能做的就是减少数据在应用系统中保存的时间，只能查看最近2年以内的记录。把历史数据的统计分析留给其他系统，就出现了一个名为-2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。

数据仓库是决策支持系统和联机分析应用的结构化环境数据 source。数据 仓库研究解决从数据图书馆获取信息的问题。数据 仓库的特点是主题性、整合性、稳定性和时变性。其构建步骤如下:1 .收集和分析业务需求；2.建立数据的模型和数据 仓库的物理设计；3.定义数据来源；4.select-2仓库技术与平台；5.从operational数据library数据到数据仓库，提取、纯化、转换；

摘要:元数据作为存储数据，元数据涉及各种数据 仓库教材。但是meta 数据的管理在实际应用中很少用到。大多数开发人员都知道meta仓库的重要性，但是很少在实际应用中使用，或者说不知道如何构建meta 数据。关键词:元数据-2仓库-2/型号编程中图纸分类号:TP311.13文件识别码:A文号:16723791 (2012) 00。

涵盖了仓库的方方面面，对-2仓库的构建和运行有着极其重要的作用。meta 数据大致分为meta about数据source数据model数据model，(1) 数据元之源数据。关于数据 source数据的元素在使用该元素数据时，在不同数据 source平台上的物理结构和含义是现有系统业务数据source的描述信息，具体有以下几点:① 数据源中所有物理数据结构。