深度探析数据仓库及其成长路径

Ora数据仓库解决方案采用PDF格式，涵盖了高层次的数据仓库解决方案及其架构，强调了其概念性质而非具体实施细节。

数据仓库技术详细探讨，以Oracle 9i为基础，特别适合初学者入门。

数据集市是通过自顶向下的方法构建企业数据仓库的一部分，最小化数据冗余和不一致性，存储详细的历史数据。它依赖于数据仓库的可用性，支持企业的数据操作和投资效益。建设中心数据模型是确保数据集市成功运行的关键，通过集成数据来支持企业的运营需求。

数据仓库模型包括多种视图和物理表，例如跑批视图用于开发，虚拟视图V80简化下流影响，公共视图和部门视图用于权限控制和数据安全性。物理表包括全量切片表、流水切片表、拉链表和月末大拉链表，用于存储不同类型的数据。数据分类涵盖基础数据、组合数据、回流数据、检核数据和其他数据，每种数据具有特定的预处理和汇总层级。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

销售数据仓库的雪花模式是一种高效的数据存储结构，通过细分维度和规范化存储，提升了数据管理和查询效率。

Oracle资料大全 Oracle资料大全涵盖了数据库巨头Oracle在数据仓库领域的深度实践和理论知识。该压缩包中的文档主要围绕Oracle 10g版本展开，这是一个重要的里程碑，带来了诸多创新功能，显著提升了数据仓库的性能和可管理性。 Oracle 10g 数据仓库基础 《Oracle+10g数据仓库实践--数据仓库基础.pdf》是构建Oracle数据仓库的入门文档。内容涉及数据库架构设计，如星型模式和雪花型模式，以及高效数据模型的设计。还介绍了Oracle 10g在存储、索引、分区等方面的新特性，这些优化点对数据仓库的性能提升至关重要。 Oracle 10g 数据仓库总体方案 《Oracle+10g数据仓库实践--总体方案.pdf》则深入讲解了如何规划和实施一个全面的数据仓库解决方案，包括需求分析、系统设计、硬件选择和网络架构，帮助读者理解如何构建满足业务需求的稳定、可扩展的数据仓库。 数据仓库工具选择与准备 《Oracle+10g数据仓库实践--数据仓库工具的选择及准备.pdf》详述了Oracle提供的数据仓库工具，如Oracle Warehouse Builder (OWB)，并介绍如何利用该工具完成数据抽取、转换和加载（ETL）过程，进行数据清洗和整合。包括工具配置、数据源连接、数据映射和工作流设计。 数据仓库建模与数据抽取 《Oracle+10g数据仓库实践--数据仓库建模与数据抽取（OWB）.pdf》侧重实际操作，涵盖维度建模和事实表的设计，并深入讲解如何借助OWB完成数据抽取与转换，是数据仓库开发者的宝贵参考文档。 数据挖掘 (Data Mining) 《Oracle+10g数据仓库实践--数据挖掘（DATAMINING）.pdf》则介绍了Oracle 10g的数据挖掘功能，包括Oracle Data Mining。该部分涵盖数据预处理、模型构建和评估，展示如何将数据挖掘结果应用于业务决策。 数据展现：BI与报表生成 《Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（BI+BEANS）.pdf》和《Oracle+10g数据仓库实践--数据展现（DISCOVER）.pdf》聚焦于数据展现部分，介绍Oracle提供的BI工具与报表生成功能，用于前端展现和商务智能分析。

随着数据挖掘和数据仓库技术的迅速发展，数据仓库体系结构及其组成要素正逐步成为信息科技领域的关键话题。数据仓库体系结构包括ETL工具、元数据库及其管理、以及数据访问与分析工具。

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。