信用数据仓库模型构建：关系建立与数据整合

数据管理概述数据管理是指有效地管理和监督数据资源的过程，以确保数据的准确性和一致性。它涉及技术、政策、程序和角色分配等多个方面。良好的数据管理有助于企业更好地理解其数据资产，从而做出更明智的决策。 数据仓库模型设计数据仓库是用于存储和管理企业历史数据的系统，支持业务智能活动，特别是分析性报告和决策支持。数据仓库模型设计是整个数据仓库建设的核心部分，包括概念模型、逻辑模型和物理模型的设计阶段。 数据标准化是对数据进行规范化处理的过程，以确保数据的一致性和可比性。标准化涉及数据清洗、格式化和结构化等方面。本课程中强调的数据标准化原则包括使用国际通用术语、客户业务中常用的术语、国内惯用的术语、专业行业术语等，以提高数据的通用性和专业性。标准域定义标准域是数据治理中的重要概念，定义了数据元素的类型、长度和业务含义。合理使用标准域可以提高数据模型的质量和一致性。标准域包括域名、数据类型、数据长度和业务定义等。在生成物理模型过程中，调用标准域可以限定属性的数据类型和长度。

从决策支持角度阐述数据仓库的设计、建造与管理全流程，涉及数据粒度、分割、元数据管理、外部数据处理等核心技术，适用于数据仓库相关从业人员及信息系统相关师生

在建立 Oracle 数据仓库 时，首先需要确定数据源和数据模型，然后进行数据抽取、清洗、转换等预处理工作。接下来，进行数据加载，创建维度表和事实表，最后配置ETL流程以定期更新数据。通过Oracle 数据仓库，可以实现高效的数据存储和管理，从而支持复杂的分析任务和决策支持。 数据仓库的建立过程包括以下几个关键步骤： 设计数据模型：明确仓库中的维度和事实表，并设计相应的关系模型。 数据抽取与加载：从各种来源抽取数据并加载到仓库中，确保数据的完整性与一致性。 ETL流程构建：使用ETL工具定期抽取、转换并加载数据到数据仓库。 性能优化：根据数据量和查询需求，优化索引和查询性能。 维护与更新：定期检查数据仓库，确保数据的及时性和准确性。

数据挖掘作为数据仓库发展的结果，依赖数据仓库提供应用基础。但建立数据仓库并非数据挖掘的必经之路，从数据仓库直接进行数据挖掘也可带来诸多优势。

详细介绍了建立企业级数据仓库的基本步骤和高级技巧，重点讨论了ETL在数据仓库构建中的关键作用。通过分析、设计和建模，提供了解决方案和实用的技巧，特别是在数据仓库模型设计和ETL处理方面。

建行数据仓库的基本架构涉及多个业务系统，包括ODS业务系统、AML、ALM、DCC网银个贷系统、信用证系统等。源表(sdata)通过中间层的pdata将数据传递至数据仓库中的CCDA和CAS等组件。核心银行业务处理系统（DCC）在数据仓库中的目标表大致分为三类：拉链表、时间切片表和当前表。这些表通过不同的物理字段来处理时间信息，特别是Start_Date、End_Date和Data_Dt等字段，能够有效地保留ETL过程中的时间维度数据。

数据仓库并非一个虚构概念，而是数据挖掘与OLAP的基础。它采用星型数据模型进行多维分析，需要进行非范式化处理，与范式理论有所不同。

在构建概念模型阶段，模型设计人员负责建立主题域、确认业务关系和生成概念模型。若项目有规范小组，该小组负责定义关键规范。

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理效率和数据质量。 参与者将获得构建和优化数据仓库ETL流程的实用知识和技能，并能够应用于实际工作场景。