《mis数据仓库》课件

仓库MIS数据数据仓库是企业信息系统的重要组成部分,为企业提供可靠的数据支持本课件将深入探讨MIS中数据仓库的概念、架构和实现课简程介课标课课程目程内容程收益教学方式本课程旨在全面介绍MIS数据涵盖数据仓库的基本原理、数学习本课程可以提高学生对企采用理论讲授、案例分析、实仓库的概念、特点、体系结构据模型设计、ETL过程、业级数据管理的理解,为未来从践操作等多种教学方式,确保学、设计原则以及相关的技术和OLAP分析、数据可视化等方事数据分析、BI、数据工程等生掌握理论知识并具备实践能应用帮助学生掌握数据仓库方面面还将介绍新兴技术在工作打下坚实基础力的理论知识和实践技能数据仓库中的应用仓库数据概述数据仓库是一个专门为支持决策分析而设计的大型数据库系统它通过整合来自不同部门或系统的数据,形成一个统一的、主题导向的、时间序列的、持续稳定的数据源,为企业提供全面、可靠的信息支持数据仓库具有数据来源广泛、存储规模大、查询性能高等特点,能够帮助企业洞察业务状况、预测发展趋势,为高层决策提供依据仓库数据的特点时间集成性性数据仓库集成了来自不同源系统的数数据仓库通过保存历史数据,支持时间据,提供了一个统一的数据视图维度的分析和决策题分析性主性数据仓库支持复杂的分析查询和报表数据仓库以业务主题为中心,而不是以生成,助力企业决策应用系统为中心组织数据仓库组数据的成统仓库1源系2数据从业务系统中抽取和整合各类集中存储和管理企业各部门的数据，为数据仓库提供数据来历史数据，以满足决策支持分源析需求库3数据集市4元数据针对特定业务领域的小型数据管理数据仓库中各种数据的定仓库,为特定用户群体提供服务义、结构和逻辑关系等信息仓库结构数据的体系数据源层1包括各种异构的数据源,如OLTP系统、ERP系统、CRM系统等,为数据仓库提供数据支持抽取-转换-加载ETL层2负责对数据源中的数据进行抽取、转换和加载到数据仓库,确保数据的一致性和完整性数据仓库层3存储经过统一和规整的数据,为后续的数据分析和决策支持提供基础数据应用层4提供数据分析、报表展示、商业智能等功能,满足用户的各种决策支持需求仓库设计则数据的原题导主向集成性数据仓库以业务问题为中心,围绕从各个来源系统中集成数据,确保特定主题领域进行组织和设计数据一致性和可靠性时间面向不可更改性数据仓库保存历史信息,以分析趋数据仓库中的数据一旦加载,不允势和变化为目标许被修改,以确保数据的可追溯性星型模型简单结构查询设计则高效原星型模型是最常用的数据仓库模型之一,它星型模型支持快速的多维查询和分析,因为在设计星型模型时,需要遵循数据规范化、由一个事实表和多个维度表组成,结构简单数据是按照维度预先聚合的用户可以灵活维度正交、粒度统一等原则,确保数据仓库易懂事实表保存了各种业务指标,维度表地切换不同的维度和度量指标进行分析的可扩展性和性能描述了业务的不同维度雪花模型雪花模型是数据仓库设计中的一种常见拓展模型,它在星型模型的基础上进一步细化维度表,将每个维度表都拆分成一个主表和多个子表这种设计可以更好地满足复杂分析需求,提高数据查询性能雪花模型具有更好的灵活性和可扩展性,能够处理更加复杂的数据关系同时也增加了数据模型的复杂度,需要更多的存储空间和更复杂的数据维护工作实维事表和度表实维关联结构事表度表事实表包含了业务过程中产生的各种度量指维度表描述了与事实表相关的各种维度属性事实表通过维度表建立起复杂的多维分析结标事实它是数据仓库的核心,包含了最细,如时间、产品、地区等维度表为分析提构,使得数据仓库能够满足复杂的业务分析粒度的原始数据供了分类和过滤的依据需求转换载数据抽取、和加ETL数据抽取1从多个源系统获取数据转换数据2清洗、整合和规范化数据载数据加3将处理后的数据载入数据仓库ETL是数据仓库的核心过程,负责将数据从各个源系统提取、转换并加载到目标数据仓库这个过程确保了数据的正确性、完整性和一致性,为后续的分析和决策提供可靠的数据基础数据清洗错误检测验证数据通过各种方法识别数据中的错误,如语确保数据符合预定义的业务规则和质法错误、缺失值、异常值等量标准,消除不一致性和错误转换强数据数据增对数据进行格式化、标准化等处理,使补充缺失的数据属性,提高数据的完整其符合数据仓库的要求性和准确性数据整合协调数据来源清洗和格式化将不同系统和数据库中的数据整合到一个统一的数据仓库中,消除数据中的错误和不一致性,将数据转换为标准格式以便分确保数据一致性和完整性析和使用实现实时建立主数据管理同步维护主数据,确保关键数据元素的一致性和准确性,提高数据质确保数据仓库与业务系统实时同步更新,保证数据的时效性和量相关性设计数据模型逻辑概念模型模型物理模型模型迭代确定业务需求,将业务实体、属根据概念模型,以数据库表、视考虑数据库管理系统的具体实随着需求变化,不断修订和优化性和关系以高度抽象的方式表图和关系的形式定义数据结构现细节,如表结构、索引、分区数据模型,确保其能满足业务发达为后续逻辑和物理模型提确保数据完整性和一致性等,优化数据存储和查询效率展的需要供基础优性能化优索引化分区管理通过创建合理的索引可以显著提高合理划分数据分区有助于减少扫描数据查询和分析的效率范围,提高查询速度压缩优数据硬件化对数据进行压缩可以减少存储空间选择合适的硬件配置可以有效提升,提高I/O性能数据仓库的整体性能挖术数据掘技习关联规则挖机器学掘利用算法从大量数据中学习,发现发现变量之间相互关系的技术,可模式和预测趋势的技术如回归、应用于购物篮分析、推荐系统等场分类、聚类等景时间挖序列分析文本掘分析随时间变化的数据模式,可用从非结构化的文本数据中提取有意于预测销量、监测风险等义的信息,如情感分析、主题识别等联处机分析理OLAP维多分析数据立方体交互式分析OLAP允许用户从不同角度分析数据,如按时OLAP采用多维数据模型,将数据组织为数据OLAP提供交互式的分析界面,用户可以即时间、地区、产品等维度分解数据,洞察业务立方体,使用者可以快速沿不同维度切片和操作维度和度量,快速获得洞见,支持更好的关键指标的复杂模式切块数据决策仪盘报表和告数据仓库中的仪表盘和报告是数据分析和决策支持的关键组成部分仪表盘提供了直观的数据可视化，展示了企业的关键绩效指标KPI报告则能深入分析数据,生成详细的统计分析和洞见这些工具能帮助管理层更好地理解数据,做出更明智的决策用户可根据需求定制仪表盘和报告,从而获取所需的洞见和支持应数据用案例分析业务风险预1多元化零售分析2金融警分析销售数据、客户行为以及市场趋势,优化商品供给和营销根据客户信贷记录、交易数据等,建立风险模型预测潜在风险,策略提高审批效率疗3精准医决策支持4智慧城市管理利用患者病历、检查报告等数据,制定个性化诊疗方案,提高治整合交通、环保、公共安全等多维数据,优化城市资源配置,提疗效果高运营效率隐护数据安全与私保隐护规监审计数据安全私保合性控与确保数据的机密性、完整性和在收集、使用和存储客户数据数据仓库的建设和运营要符合建立完善的监控和审计机制,实可用性是数据仓库建设的重中时,要遵守相关法律法规,保护行业标准和监管要求,如GDPR时检测异常行为,并对数据访问之重需要采取严格的访问控个人隐私信息制定隐私政策、HIPAA等定期审核和持续和使用情况进行记录和分析制、加密传输、备份恢复等措并获取用户同意是必要措施优化是关键施数据治理战规划组织构术略架流程管理技支持制定明确的数据战略和治理政策建立数据治理委员会和数据管理制定标准化的数据管理流程,确利用数据管理工具和平台,实现,确保数据资产得到有效管理团队,明确各方职责和权限保数据来源可靠、质量可控数据全生命周期的有效治理仓库发趋势数据的展计联实时云算与大数据物网和数据云计算和大数据技术的不断发展物联网设备产生的大量实时数据将推动数据仓库向更加灵活、可将要求数据仓库提供更快的数据扩展和智能化的方向前进处理和分析能力习动值人工智能和机器学自化和无人守人工智能和机器学习技术的应用数据仓库的设计、部署和维护将将使数据仓库能够提供更智能的变得更加自动化和智能化,减少人数据分析和预测功能工干预仓库软数据件工具软IBM Cognos微SQL Server一套强大的商业智能和分析软件套全面的数据平台,集成了数据仓库件,帮助企业通过数据驱动的决策、数据分析、报告等功能,适合中提高业务绩效大型企业Oracle OBIEESAP BusinessObjectsOracle公司提供的商业智能解决方案,提供数据分析、报表、仪表SAP公司推出的数据分析和报告工盘等功能具,与SAP产品生态系统深度集成态统Hadoop生系Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,它提供了强大的数据存储和分析能力Hadoop生态系统包括HDFS、MapReduce、Spark、Hive等众多组件,共同构建了一个全面的大数据处理平台这些组件协同工作,实现数据的可靠存储、批处理分析、流式计算、交互式查询等功能,为企业提供高效、安全、可扩展的大数据解决方案库NoSQL数据传统关系型数据库在处理大数据和快速变化的业务需求时存在一些缺陷NoSQL数据库应运而生,它们具有高可扩展性、灵活性和性能优势,能够更好地满足现代企业对数据处理的需求NoSQL数据库有多种类型,如键值数据库、文档数据库、列族数据库和图数据库等,每种类型都有其特定的应用场景它们通常采用分布式、无模式的设计,能够处理大量非结构化数据,并提供高度可扩展和可用性计仓库云算与数据计优势动云算数据湖与云自化与智能化云端分析云计算为数据仓库带来了灵活云计算可以与数据湖相结合,提云计算服务可以提供自动扩缩云上的数据分析和BI工具可以性、扩展性和成本效益数据供海量的存储空间和强大的计容、监控和故障恢复等智能化为数据仓库提供更强大的查询可以存储在云端,无需维护昂贵算能力,支持数据仓库的大数据运维能力,降低数据仓库运维成和可视化能力,加快数据驱动的的本地基础设施处理需求本决策过程仓库人工智能与数据优挖算法化数据掘人工智能技术可用于优化数据仓库的人工智能可与数据仓库相结合,进行复存储和查询算法,提高系统性能杂的数据分析和预测建模动自化个性化推荐人工智能可自动化数据仓库的构建、结合人工智能的推荐算法,可为用户提维护和优化,提高运维效率供更加智能化的数据服务未来展望时驱动计驱动大数据代人工智能云算随着大数据技术的蓬勃发展,数据仓库将深人工智能和机器学习技术将深度嵌入数据仓云计算将为数据仓库提供更加弹性和可扩展度融合大数据生态,实现对海量多源异构数库,提升数据分析的智能化水平,推动数据应的基础设施,加速数据仓库向云端迁移和云据的高效处理与分析用的跨越式发展服务交付课总结程综应论实1合用2理与践并重本课程涵盖了数据仓库的整个课程兼顾了数据仓库的基础理生命周期,包括概念设计、数据论知识,同时注重实践操作,培养抽取、ETL工艺、性能优化等,了学生的动手能力为学生提供了全面的数据仓库实践经验课总结3前瞻性内容4程课程涵盖了大数据、云计算、本课程对数据仓库的全貌进行人工智能等前沿技术在数据仓了系统性讲解,帮助学生全面掌库中的应用,为学生未来的职业握数据仓库的理论和实践发展奠定了良好基础问环节答这是课程的最后一部分,为学生提供一个与讲师直接互动的机会学生可以就数据仓库相关的任何问题进行提问,讲师将针对学生的疑问进行深入解答,帮助同学们巩固所学知识,并解决实际应用中遇到的问题讲师将耐心倾听每一个问题,并以通俗易懂的方式进行讲解,确保每个学生都能真正理解数据仓库的核心概念和实践技能。