数据仓库功能性定义及概述

数据仓库是用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的专业系统，广泛应用于企业决策支持和业务分析中。通过数据仓库，企业可以实现数据集中存储、高效查询和数据挖掘等功能。

数据仓库是一个面向主题、集成、相对稳定，且能反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策和信息的全局共享。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

数据仓库是信息系统中的重要组成部分，用于集成和存储企业数据，支持决策制定和分析过程。它的发展历史可以追溯到几十年前，随着信息技术的进步，数据仓库的定义和功能不断演变和扩展。构建一个有效的数据仓库需要深入了解数据模型、ETL（抽取、转换、加载）流程等基础知识。

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规则3.4针对SQL代码中的局部变量，特别是在Package和OBJECT中的内部全局变量，应进行注释。变量注释应使用行尾注释，例如：TYPE RefCursor IS REF CURSOR; -- 定义参考游标类型。常量及变量的注释应包括被保存值的含义和合法取值的范围。规则3.5建议对函数或过程的每个参数进行详细说明，包括取值范围。对于boolean类型变量等，需说明每个值的具体含义。规则3.6强调对复杂SQL语句的功能性注释，包括算法和功能的解释，特别是不易理解的分支条件表达式。对于过长的函数实现，建议按功能分段加以概述。

随着信息技术的进步，数据仓库在现代企业管理中扮演着越来越关键的角色。

数据仓库和数据挖掘在现代商业智能和决策支持系统中扮演着核心角色。将深入探讨它们的基本概念和关键技术，结合2009年的经典资料《数据仓库和数据挖掘》进行详细阐述。

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型