1.数据仓库

1.1 数据仓库起源

1.1.1 联机事务处理系统（On-Line Transaction Processing，OLTP）

1.1.2 联机分析处理系统（On-Line Analytical Processing，OLAP）

1.1.3 建立DW的基本条件

1.2 数据仓库基本概念

1.2.1 面向主题

1.2.2 集成

1.2.3 随时间变化

1.2.4 OLTP与OLAP的差异

1.3 数据仓库技术要求

1.3.1 ETL（Extract-Transform-Load）概念

1.3.2 ETL技术概念

1.3.3 集成平台

1.3.4 存储和管理

1.4 数据仓库体系结构

1.5 构造数据仓库方式

1.6 其他

1.6.1 BI的含义

1.6.3 BI的关键

1.6.4 BI的选型

1.数据仓库

1.1 数据仓库起源

1.1.1 联机事务处理系统（On-Line Transaction Processing，OLTP）

OLTP系统也称生产系统，是为了协助业务生产建设的系统，它是事件驱动、面向需求的。例如MES系统、WMS系统等就是典型的OLTP系统。OLTP系统在使用过程中积累了大量数据，存储在DB中。自从关系型数据库概念被提出后，联机事务处理一直是数据库应用的主流。

OLTP系统的特点：1、时间响应要求高；2、用户数据量庞大，主要是操作用户；3、数据库各种操作基于索引进行。

1.1.2 联机分析处理系统（On-Line Analytical Processing，OLAP）

OLAP系统也称分析系统，是基于数据仓库的信息分析处理的系统。OLAP系统是数据仓库的用户接口部分，它是数据驱动、面向分析的。OLAP系统是跨部门、面向主题的。例如Report系统。OLAP系统在建设时及建设后，积累了不同业务系统的海量数据，存储在DW（Data WareHouse,数据仓库）中。OLAP系统的出现晚于OLTP系统，而且只有数据规模较大的企业才会投资建设。

OLAP系统的特点：1、基础数据来源于生产系统的操作数据；2、用户数据量较小，主要是业务决策和管理人员；3、需要对数据的时间进行合理规划。

1.1.3 建立DW的基本条件

该行业有较为成熟的OLTP系统，OLAP系统的建设提供了内部客官条件；
该行业面临较大的市场竞争压力，为DW建设提供了外部驱动力；
该行业为数据密集型产业。

1.2 数据仓库基本概念

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、信息相对稳定的数据集合，它用于对企业管理和决策提供支持。

1.2.1 面向主题

指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方向，例如原材料、成品、WIP、Hold、废品、良品等；所谓面向主题，指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而非业务支撑系统那样按业务功能进行组织。

注：分析和明确企业所涵盖的业务范围，并对企业业务进行高度概括性描述，把密切线管业务对象进行归类，没有同一标准，主要根据设计者的经验，不同行业会有不同主题域划分。

1.2.2 集成

指数据仓库中的信息不是从各个业务系统见但抽取出来的，二十经过一起列加工、整理和汇总的过程，消除源数据中的不一致型，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致性全局信息。

注：各个业务系统可能由不同厂家独立创建，他们之间的数据模型设计、编码规则都是不相同的，这些数据加载到数据仓库之后，需要进行一个加工转换的过程。

1.2.3 随时间变化

指数据仓库内的信息不只是反应企业当前的信息，二十记录了过去某一时点到当前各个阶段的信息。通过这些信息，可以对企业的发展力成和未来的趋势做出定量的分析和预测。

注：业务系统只记录当前的最新状态，数据仓库可以反应一个用户的状态变化过程及分析变化的原因。

1.2.4 OLTP与OLAP的差异

面向对象：OLTP面向应用；OLAP面向主题
数据内容：OLTP记录详细数据；OLAP记录综合的或汇总的数据。
存储介质：OLTP是数据库DB；OLAP是数据仓库DW
服务对象：OLTP服务业务生产；OLAP服务管理决策
数据状态：OLTP数据可更新；OLAP数据不可更新
驱动方式：OLTP由事务驱动；OLAP由分析驱动
冗余数据：OLTP非冗余数据；OLAP经常有冗余数据
处理数量：OLTP一次处理很少数据；OLAP一次处理大量数据
访问度：OLTP高访问度；OLAP适量的访问度
数据时效：OLTP当前数据；OLAP历史数据

1.3 数据仓库技术要求

1.3.1 ETL（Extract-Transform-Load）概念

ETL：用户从数据源抽出所需数据，经过清洗/转换，最终按预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库；ETL是数据仓库中最重要的概念之一，ETL在一个数据仓库的项目建设中至少要消费一半以上的时间，也是后期运维工作的重头戏。

1.3.2 ETL技术概念

增量、全量、定时、调度、监控

增量数据：流水类数据，操作历史的抽取方式。
全量数据：用户信息类数据，产品信息类数据，状态会更新发生变化的数据全部采用全量抽取方式。
定时抽取：数据抽取一般在生产系统相对闲暇的时候进行，尤其针对大规模数据抽取，需要安排在晨间情况较多，且需按照数据周期进行。
作业调度：由于涉及到的业务系统数据量庞大，需要分批抽取以及抽取后的一系列计算。
作业监控：对所有ETL JOB状态进行监控。

1.3.3 集成平台

1.3.4 存储和管理

注：DW关键核心技术

需要注意的问题：

大数据量的存储和管理；
并行处理；
针对决策支持的查询优化；
支持多维分析的查询方式。

1.4 数据仓库体系结构

1.5 构造数据仓库方式

自上而下：一个企业建立唯一数据中心，其中数据经过整合、清洗，得到标准的可统一的视图。（注：需要从整个企业环境入手，从总结中获取完整的概念）
自下而上：数据仓库应按照实际需求加载数据，摒弃不需要的数据。（注：建设周期短，快速建成果）
注：两种方式结合使用

1.6 其他

1.6.1 BI的含义

BI(Business Intelligence)：商业智能。技术层面上讲，是将数据仓库、联机分析处理工具（OLAP）、数据挖掘等技术结合在一起分析数据。业务层面上讲，是将企业数据进行清洗、分析、挖掘，以获得企业经营所需的决策数据。

1.6.2 BI的发展

第一阶段：业务报表。静态信息。
第二阶段：数据仓库。建立数据仓库存储业务数据、建立数据集市解决特定专题分析、提供OLAP和统计分析。
第三阶段：商务智能解决方案。客户中心型数据仓库和数据集市、集成复杂的管理工具（OLAP、数据挖掘、评估）、业务模式、客户反馈渠道。

1.6.3 BI的关键

将来自不同企业的系统数据进行清洗、整合提取正确数据。然后，通过抽取（Extraction）、转换（Transformation）、装载（Load）等ETL过程，将数据合并到一个数据仓库中，获得企业数据全局视图。最后，通过查询分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具对数据进行分析，获得辅助生产经营的决策数据。