数据仓库是一种特殊设计的数据库系统,主要用于支持企业决策分析和业务智能。数据仓库面向主题,按业务领域需求组织数据,如销售、人力资源或财务,每个主题区域包含与该主题相关的所有详细数据,提供全面视角分析业务情况。数据仓库是集成的,整合了企业内部多个分散的事务处理数据库的数据,通过ETL过程解决数据一致性和重复性问题,确保数据质量和准确性。数据仓库中的数据通常是只读的,侧重于OLAP,用户通过查询工具访问数据获取历史分析结果。由于数据不被频繁更新,管理系统相对简单,不需处理并发控制。数据仓库的数据随时间变化,定期接收新数据并删除过期数据,许多数据按时间分段,便于趋势分析和历史比较。数据仓库发展历程包括简单报表阶段、数据集市阶段和集中全面的分析平台阶段,支持跨部门决策。理解数据仓库的基本概念和特点,对于构建和优化数据仓库系统,提升企业决策效率至关重要。数据仓库不仅存储历史数据,通过整合和分析数据,为企业提供有价值的洞见,促进业务发展和优化。
数据仓库基础知识
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BI基础知识数据仓库与数据挖掘概述
【BI基础知识】
BI,即Business Intelligence,是一种技术驱动的商业智能,其核心目标是帮助企业决策者通过数据洞察做出更明智的业务决策。BI涵盖了数据仓库、在线分析处理(OLAP)和数据挖掘等多个领域。
数据仓库是BI运行的基础,是一个专门设计用于决策支持的数据集合,具有以下特性:
面向主题:围绕特定业务主题进行组织。
集成:整合来自不同来源的异构数据。
相对稳定:主要用于查询,更新较少,关注历史变化。
反映历史变化:支持趋势分析和预测。
数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据仓库数据库、元数据、数据集市、数据仓库管理、信息发布系统和访问工具。元数据分为操作型元数据、抽取和转换元数据及最终用户元数据,帮助用户理解并访问数据。
ETL过程是构建数据仓库的关键步骤,包括数据抽取、转换和装载,数据清洗确保数据质量。
数据仓库的访问方式多样,从简单报表到复杂的多维分析和数据挖掘,满足不同用户需求。
建立数据仓库的步骤包括需求分析、数据建模、数据源定义、技术平台选择、数据抽取、访问工具选择及持续更新。
建立数据仓库的方法有自上而下和自下而上两种主要策略,各有优缺点。
数据挖掘是BI的重要方面,利用统计学和人工智能从大量数据中发现隐藏模式,支持预测性和描述性分析。
BI通过数据仓库和数据挖掘技术,将企业数据转化为有价值的洞察,推动战略决策的制定。掌握这些基础知识对于理解和实践BI项目至关重要。
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关系型数据库:数据存储在表中,表由行和列组成,每行代表一条记录,每列代表一个属性。
NoSQL 数据库:不使用传统关系模型,更灵活、可扩展,适合处理大量非结构化数据。
SQL(结构化查询语言):用于与关系型数据库交互,用于查询、插入、更新和删除数据。
索引:数据结构,用于快速查找数据,提高查询效率。
完整性约束:规则,用于确保数据准确性,例如唯一性约束、外键约束。
事务:一系列操作,作为整体执行,要么全部成功,要么全部失败。
数据建模:将现实世界实体和关系转换为数据库模型的过程。
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1.2 数据库基本知识
1.2.1 概念
数据库是经由特定方法组织的信息集合,用于管理系统中大量、持久、可靠、共享的数据。这些数据冗余度最小,数据与程序独立性较高,数据库应保障数据安全性和一致性。
1.2.2 数据模型
数据库中的数据高度结构化,不仅要考虑记录内数据项之间的联系,还要考虑记录之间的联系。数据模型描述了这种联系的数据结构形式,主要包括:层次模型、网状模型、关系模型、实体联系模型。
EPS 数据库主要采用关系数据模型。
1.2.2.1 关系数据模型
在关系数据模型中,信息被组织成一系列二维表的结构,每一张二维表被称为一个关系 (Relation) 或表 (Table)。每个表中的信息仅描述客观世界中的一件事情,例如职员信息,如下表:
表1-1 职员信息表
| 职员编号 | 职员姓名 | 工种 | 经理编号 | 入职日期 | 薪金 | 部门编号 ||---|---|---|---|---|---|---|| 9855 | 李平 | 质检员 | 8802 | 1995/9/8 | 800 | 10 || 9856 | 郑宏 | 钳工 | 8803 | 1995/11/2 | 1000 | 14 || 9867 | 王刘武 | 推销员 | 8804 | 1998/9/4 | 1200 | 18 || ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
表 (Table) 也称为关系,由表名、列名以及若干行组成。
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这个ppt课件是《数据库原理》的经典内容,SQL是结构化查询语言的简称,掌握SQL对未来的数据库应用至关重要。
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