數據倉庫的基本結構圖
元數據元數據是描述數據倉庫內數據的結構和建立方法的數據。數據倉庫數據庫是整個數據倉庫環境的核心，是數據存放的地方和提供對數據檢索的支持，不過是按照數據倉庫的理念去設計架構和開發數據庫.bi項目主要運用數據倉庫,詳解數據倉庫和數據庫的區別數據倉庫本身是一個非常大的數據庫，但數據倉庫存儲的是由組織作業數據庫中整合而來的數據；數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的；數據庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據；數據庫設計是盡量避免冗余，一般針對某一業務應用進行設計，比如一張簡單的user表，記錄用戶名、密碼等簡單數據即可，符合業務應用，但是不符合分析，數據倉庫在設計是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。
1、數據中心是什么?其系統結構和工作原理是怎樣的呢?數據中心是企業的業務系統與數據資源進行集中、集成、共享、分析的場地、工具、流程等的有機組合。從應用層面看，包括業務系統、基于數據倉庫的分析系統；從數據層面看，包括操作型數據和分析型數據以及數據與數據的集成/整合流程；從基礎設施層面看，包括服務器、網絡、存儲和整體it運行維護服務。數據中心的建設目標是：1、全面建成公司總部和網省公司兩級數據中心，逐步實現數據及業務系統的集中；2、建立企業數據倉庫，提供豐富的數據分析展現功能；3、實現數據的唯一性與共享性；4、建立統一的安全體系，保證數據及業務系統的訪問安全；5、結合數據中心建設，完善數據交換體系，實現兩級數據中心間的級聯；6、實現網絡、硬件、存儲設備、數據、業務系統和管理流程、it采購流程、數據交換流程的統一集中；7、統一的信息管理模式及統一的技術架構，能夠迅速地實施部署各種it系統，提升管理能力。
2、etl的體系結構下圖為etl體系結構，它體現了主流etl產品框架的主要組成部分。etl是指從源系統中提取數據，轉換數據為一個標準的格式，并加載數據到目標數據存儲區，通常是數據倉庫。etl體系結構圖designmanager提供一個圖形化的映射環境，讓開發者定義從源到目標的映射關系、轉換、處理流程。設計過程的各對象的邏輯定義存儲在一個元數據資料庫中。
etl引擎在運行時和其它應用都可參考此資料庫中的元數據。extract通過接口提取源數據，例如jodbc、專用數據庫接口和平面文件提取器，并參照元數據來決定數據的提取及其提取方式。transform開發者將提取的數據，按照業務需要轉換為目標數據結構，并實現匯總。load加載經轉換和匯總的數據到目標數據倉庫中，可實現sql或批量加載。
3、中心數據庫設計5.2.2.1數據庫根據該系統的開發需求，按照數據庫的功能和作用將其分為風險查詢類、風險評價類、系統管理類三大類（薩師煊等，2000）。主要數據見表5.5。表5.5海外油氣與金屬礦產資源開發風險管理系統的主要數據表續表5.2.2.2數據倉庫油價數據來源于美國能源部（doe）下屬的能源信息署（eia）網站、中石油（cnpc）網站和《華爾街日報》（wsj）網站提供的油價數據，油價序列本身就是一個不規則的時間序列，油價數據具有以下幾個特點。
4、什么是數據倉庫,數據倉庫在哪里保存數據。bi項目需要用到哪些技術數據倉庫還是數據庫,數據還是在數據庫里放著呢,不過是按照數據倉庫的理念去設計架構和開發數據庫.bi項目主要運用數據倉庫,olap,和數據挖掘的技術,細分下來又有主流數據庫的開發,如oracle,db2,sqlserver,java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等。
5、數據倉庫和數據庫有什么區別和聯系?由于前天聽到一個說法，集團公司需要部署數據倉庫及bi的相關功能，一直以來，據我了解的是，bi只有在企業信息化達到了一定的層次才開始部署的，而且部署bi主要不是以軟件功能為主，而是以企業建模為主的，因此，就這個問題，我分別與a工與b顧問進行了討論，但得出了不同的結果，使的我可是越討論越疑惑。其中a工為國內某知名分銷軟件的總經理，銀行系統出身，是it方面的技術專家，雖然我自己也是軟件開發出來的，但對于他在對行業業務的了解，對于軟件開發、系統架構方面的本領可也是佩服的緊的；b顧問也是為國內知名的咨詢公司的顧問，博士，認識時間不長，但也是受教不淺。
6、數據倉庫有哪些?數據倉庫，英文名稱為datawarehouse，可簡寫為dw或dwh。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創建。為需要業務智能的企業，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。數據倉庫是決策支持系統（dss）和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。
7、數據倉庫三層結構中的組成部分是數據倉庫三層數據結構的組成是：企業數據模型層；數據層(操作型數據，調和數據，導出數據)；元數據層(操作型元數據，調和數據層元數據，數據集市元數據)。數據倉庫數據庫是整個數據倉庫環境的核心，是數據存放的地方和提供對數據檢索的支持。相對于操縱型數據庫來說其突出的特點是對海量數據的支持和快速的檢索技術。數據抽取工具把數據從各種各樣的存儲方式中拿出來，進行必要的轉化、整理，再存放到數據倉庫內。
數據轉換都包括，刪除對決策應用沒有意義的數據段；轉換到統一的數據名稱和定義；計算統計和衍生數據；給缺值數據賦給缺省值；把不同的數據定義方式統一。元數據元數據是描述數據倉庫內數據的結構和建立方法的數據。可將其按用途的不同分為兩類，技術元數據和商業元數據。技術元數據是數據倉庫的設計和管理人員用于開發和日常管理數據倉庫是用的數據。
8、詳解數據倉庫和數據庫的區別數據倉庫本身是一個非常大的數據庫，但數據倉庫存儲的是由組織作業數據庫中整合而來的數據；數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的；數據庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據；數據庫設計是盡量避免冗余，一般針對某一業務應用進行設計，比如一張簡單的user表，記錄用戶名、密碼等簡單數據即可，符合業務應用，但是不符合分析，數據倉庫在設計是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。
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2、etl的體系結構下圖為etl體系結構，它體現了主流etl產品框架的主要組成部分。etl是指從源系統中提取數據，轉換數據為一個標準的格式，并加載數據到目標數據存儲區，通常是數據倉庫。etl體系結構圖designmanager提供一個圖形化的映射環境，讓開發者定義從源到目標的映射關系、轉換、處理流程。設計過程的各對象的邏輯定義存儲在一個元數據資料庫中。
etl引擎在運行時和其它應用都可參考此資料庫中的元數據。extract通過接口提取源數據，例如jodbc、專用數據庫接口和平面文件提取器，并參照元數據來決定數據的提取及其提取方式。transform開發者將提取的數據，按照業務需要轉換為目標數據結構，并實現匯總。load加載經轉換和匯總的數據到目標數據倉庫中，可實現sql或批量加載。
3、中心數據庫設計5.2.2.1數據庫根據該系統的開發需求，按照數據庫的功能和作用將其分為風險查詢類、風險評價類、系統管理類三大類（薩師煊等，2000）。主要數據見表5.5。表5.5海外油氣與金屬礦產資源開發風險管理系統的主要數據表續表5.2.2.2數據倉庫油價數據來源于美國能源部（doe）下屬的能源信息署（eia）網站、中石油（cnpc）網站和《華爾街日報》（wsj）網站提供的油價數據，油價序列本身就是一個不規則的時間序列，油價數據具有以下幾個特點。
4、什么是數據倉庫,數據倉庫在哪里保存數據。bi項目需要用到哪些技術數據倉庫還是數據庫,數據還是在數據庫里放著呢,不過是按照數據倉庫的理念去設計架構和開發數據庫.bi項目主要運用數據倉庫,olap,和數據挖掘的技術,細分下來又有主流數據庫的開發,如oracle,db2,sqlserver,java,cognos,bo,biee,sas,spss,clementine,weka等等。
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8、詳解數據倉庫和數據庫的區別數據倉庫本身是一個非常大的數據庫，但數據倉庫存儲的是由組織作業數據庫中整合而來的數據；數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的；數據庫一般存儲業務數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據；數據庫設計是盡量避免冗余，一般針對某一業務應用進行設計，比如一張簡單的user表，記錄用戶名、密碼等簡單數據即可，符合業務應用，但是不符合分析，數據倉庫在設計是有意引入冗余，依照分析需求，分析維度、分析指標進行設計。
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