《数据仓库原理与应用》课件

数据仓库原理与应用欢迎来到数据仓库原理与应用课程！本课程旨在全面介绍数据仓库的核心概念、架构设计、实施流程以及应用案例通过本课程的学习，您将掌握数据仓库的设计原则、ETL过程、OLAP技术以及数据挖掘方法，为您的职业发展和业务决策提供有力支持希望您在本课程中收获满满，学有所成！课程概述课程目标课程内容学习方法掌握数据仓库的基本概念和原理；理解数据仓库概述、数据仓库架构、数据仓理论学习与实践操作相结合；案例分析数据仓库的架构设计和实施流程；熟悉库设计、ETL过程、元数据管理、OLAP与小组讨论相结合；自主学习与教师指常用的数据仓库技术和工具；能够应用技术、数据挖掘、数据仓库性能优化、导相结合；积极参与课堂互动，认真完数据仓库解决实际业务问题数据仓库安全、数据仓库应用案例、数成作业和项目据仓库的未来趋势第一章数据仓库概述本章作为课程的开篇，将带领大家走进数据仓库的世界我们将从数据仓库的定义、特点入手，深入探讨数据仓库与传统数据库的区别通过本章的学习，您将对数据仓库有一个清晰而全面的认识，为后续章节的学习打下坚实的基础同时，我们还将回顾数据仓库的发展历史，了解数据仓库在不同阶段的演变和发展趋势最后，我们将重点阐述数据仓库的重要性，以及数据仓库在业务决策支持、数据整合和提高数据质量等方面的重要作用什么是数据仓库定义特点数据仓库是一个面向主题的、集面向主题、集成、非易失、时变成的、非易失的和时变的，用于；海量数据存储；多维数据分析支持管理决策的数据集合；支持决策与传统数据库的区别数据仓库主要用于分析决策，而传统数据库主要用于事务处理；数据仓库存储历史数据，而传统数据库存储当前数据；数据仓库面向主题，而传统数据库面向应用数据仓库的发展历史早期阶段1主要以报表系统和数据分析为主，数据来源单一，数据处理能力有限发展阶段2数据仓库技术逐渐成熟，数据来源多样化，数据处理能力增强，开始应用于企业决策支持现代数据仓库3大数据技术与数据仓库融合，数据处理能力大幅提升，实时数据仓库成为发展趋势，云数据仓库逐渐普及数据仓库的重要性1业务决策支持2数据整合为企业提供全面的、准确的、整合企业内外部的各种数据资及时的业务数据，支持企业进源，消除数据孤岛，形成统一行战略决策、运营决策和战术的数据视图，提高数据的利用决策价值3提高数据质量通过ETL过程进行数据清洗、转换和标准化，提高数据的准确性、一致性和完整性，为业务决策提供可靠的数据基础数据仓库的基本特征面向主题集成的非易失的数据仓库围绕特定的主题数据仓库整合来自不同数数据仓库中的数据一旦加组织数据，例如客户、产据源的数据，消除数据异载，一般不会被修改，主品、销售等，为特定主题构性，形成统一的数据视要用于查询和分析，而不的分析决策提供支持图是事务处理时变的数据仓库中的数据会随着时间的推移而变化，反映历史数据的变化情况，支持趋势分析和预测第二章数据仓库架构数据仓库的架构是数据仓库的核心组成部分，它决定了数据仓库的性能、可扩展性和安全性本章将详细介绍数据仓库的基本架构、三层架构和逻辑架构，帮助您深入理解数据仓库的内部运作机制此外，我们还将介绍数据集市的概念，以及数据集市与数据仓库的关系和应用场景通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的数据仓库架构，并进行合理的设计和规划数据仓库的基本架构数据源各种业务系统、外部数据源等，提供原始数据ETL层负责数据的抽取、清洗、转换和加载，将数据加载到数据仓库中数据存储层存储经过ETL处理后的数据，例如关系型数据库、Hadoop等OLAP层提供多维数据分析功能，例如多维数据库、报表工具等数据展现层将分析结果以各种形式展现给用户，例如报表、图表、仪表盘等数据仓库的三层架构数据访问层1提供数据查询和分析功能，满足用户的数据需求数据存储层2存储经过清洗、转换和加载后的数据，提供数据存储和管理功能数据获取层3从各种数据源抽取数据，进行初步的清洗和转换，为数据存储层提供数据来源数据获取层负责从不同的数据源抽取数据，并进行初步的清洗和转换，为数据存储层提供数据来源数据存储层负责存储经过清洗、转换和加载后的数据，并提供数据存储和管理功能数据访问层则负责提供数据查询和分析功能，满足用户的数据需求数据仓库的逻辑架构细节数据2存储最原始的数据，例如订单明细、客户信息等元数据1描述数据仓库的数据结构、数据来源、数据转换规则等信息汇总数据对细节数据进行汇总和聚合，形成各种3统计指标，例如销售额、客户数量等元数据是数据仓库的“数据字典”，用于描述数据仓库的数据结构、数据来源、数据转换规则等信息细节数据存储最原始的数据，例如订单明细、客户信息等汇总数据是对细节数据进行汇总和聚合，形成各种统计指标，例如销售额、客户数量等数据集市定义与数据仓库的关系应用场景数据集市是面向特定主题或部门的数据数据集市是数据仓库的组成部分，数据销售数据集市、市场数据集市、财务数集合，是数据仓库的一个子集仓库为数据集市提供数据来源，数据集据集市等，为特定部门的业务决策提供市为特定主题或部门提供数据分析支持支持第三章数据仓库设计数据仓库的设计是数据仓库建设的关键环节，它直接影响数据仓库的性能、可扩展性和易用性本章将详细介绍数据仓库的设计原则、数据模型设计、维度建模、数据仓库的粒度和分区策略，帮助您掌握数据仓库的设计方法通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的数据模型和建模方法，并进行合理的数据仓库设计，为后续的数据仓库实施打下坚实的基础数据仓库设计原则1面向业务2可扩展性数据仓库的设计必须紧密围绕业务需求，满足业务分析和数据仓库的设计必须具有良好的可扩展性，能够适应业务决策的需求的快速发展和数据量的不断增长3性能优化4安全性数据仓库的设计必须考虑性能优化，保证数据查询和分析数据仓库的设计必须考虑安全性，保护数据的安全性和完的效率整性数据模型设计星型模型雪花模型星座模型由一个事实表和多个维度表组成，事实表在星型模型的基础上，维度表可以进一步由多个事实表共享维度表，形成星座状的存储业务数据，维度表存储描述信息分解成多个子维度表，形成雪花状的结构结构，适用于复杂的数据分析场景维度建模事实表维度表关系设计存储业务数据，例如订单金额、销售数存储描述信息，例如客户姓名、产品名事实表和维度表通过外键关联，形成星量等，包含外键指向维度表称等，提供分析的角度型、雪花或星座模型，支持多维数据分析数据仓库的粒度定义粒度选择数据仓库中数据的详细程度，例根据业务需求选择合适的粒度，如订单明细还是订单汇总过细的粒度会增加存储空间和计算量，过粗的粒度会影响分析的准确性影响因素业务需求、数据量、存储空间、计算能力等数据仓库的分区策略时间分区范围分区列表分区按照时间将数据分成不按照数值范围将数据分按照列表值将数据分成同的区，例如按年、按成不同的区，例如按销不同的区，例如按产品月、按日分区，适用于售额范围分区，适用于类别分区，适用于枚举历史数据分析数值型数据的分析型数据的分析第四章过程ETLETL（Extract,Transform,Load）过程是数据仓库建设的核心环节，它负责将各种数据源的数据抽取、清洗、转换和加载到数据仓库中本章将详细介绍ETL过程的各个环节，包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载，帮助您掌握ETL过程的实施方法此外，我们还将比较常用的ETL工具，并介绍选择ETL工具的标准通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的ETL工具，并进行高效的ETL过程实施概述ETL定义ETL是指将数据从源系统抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）到目标数据仓库的过程重要性ETL是数据仓库建设的关键环节，保证数据的质量和一致性，为数据分析和决策提供可靠的数据基础基本流程数据抽取-数据清洗-数据转换-数据加载数据抽取源系统分析抽取方法增量抽取了解源系统的数据结构、数据类型、数全量抽取、增量抽取、基于触发器的抽只抽取源系统中发生变化的数据，减少据质量等信息，为数据抽取提供依据取等，根据实际情况选择合适的抽取方抽取的数据量，提高抽取效率法数据清洗数据质量问题清洗规则常见清洗技术缺失值、重复值、错误值、不一致值根据数据质量问题，制定相应的清洗数据过滤、数据转换、数据校验等等规则，例如填充缺失值、删除重复值、修正错误值等数据转换数据标准化代码映射数据计算将数据转换为统一的格式，例如日期格将源系统中的代码转换为数据仓库中的根据业务需求，对数据进行计算，例如式、数值格式等代码，保证数据的一致性计算销售额、利润等数据加载加载策略并行加载错误处理全量加载、增量加载、采用并行处理技术，提对加载过程中出现的错合并加载等，根据实际高加载速度误进行处理，保证数据情况选择合适的加载策的完整性略工具比较ETL工具类型工具名称优点缺点开源工具Kettle免费、灵活、易用性能相对较低开源工具Talend功能强大、支持多种数据源学习曲线较陡峭商业工具Informatica PowerCenter性能高、功能全面、稳定性好价格昂贵商业工具IBM DataStage企业级解决方案、支持大规模数配置复杂据处理选择ETL工具的标准功能需求、性能需求、预算、技术团队能力等第五章数据仓库的元数据管理元数据是描述数据的数据，对于数据仓库的管理和使用至关重要本章将详细介绍元数据的概念、分类和作用，以及元数据管理系统的架构、功能和实现方法，帮助您掌握元数据管理的关键技术此外，我们还将介绍常用的元数据标准，例如Common WarehouseMetamodel CWM等通过本章的学习，您将能够建立完善的元数据管理系统，提高数据仓库的管理效率和数据质量元数据概述定义分类作用元数据是描述数据的数据，例如数据表技术元数据、业务元数据、操作元数据数据集成、数据质量管理、数据血缘分的结构、数据来源、数据转换规则等等析、影响分析等元数据管理系统架构元数据采集模块、元数据存储模块、元数据管理模块、元数据服务模块等功能元数据采集、元数据存储、元数据查询、元数据更新、元数据发布等实现方法基于关系型数据库、基于图数据库、基于NoSQL数据库等元数据标准1Common WarehouseMetamodel CWM2其他行业标准OMG组织制定的元数据标准，定义了数据仓库的元数据模例如金融行业的IFW、电信行业的SID等型第六章技术OLAPOLAP（Online AnalyticalProcessing）技术是数据仓库的核心应用之一，它提供多维数据分析功能，帮助用户从不同的角度分析数据，发现潜在的业务价值本章将详细介绍OLAP的概念、特点、操作和架构，以及多维数据分析的方法和工具，帮助您掌握OLAP技术的核心概念此外，我们还将比较常用的OLAP工具，并介绍选择OLAP工具的标准通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的OLAP工具，并进行高效的多维数据分析概述OLAP定义特点与OLTP的区别OLAP是一种多维数据分析技术，用于支多维性、快速性、可扩展性、易用性等OLAP主要用于分析决策，而OLTP主要持复杂的分析查询，帮助用户从不同的用于事务处理；OLAP面向主题，而角度分析数据OLTP面向应用；OLAP存储历史数据，而OLTP存储当前数据操作OLAP钻取切片切块从高层次向低层次分析选择一个维度的一个值选择多个维度的多个值数据，例如从年销售额，对数据进行过滤，例，对数据进行过滤，例分析到月销售额分析如选择某个产品的销售如选择某个地区某个产数据品的销售数据旋转改变数据的维度，例如将行维度和列维度互换架构OLAPROLAP MOLAPHOLAP基于关系型数据库的OLAP，将多维数据基于多维数据库的OLAP，将多维数据存混合型的OLAP，结合了ROLAP和MOLAP存储在关系表中储在多维数组中的优点多维数据分析多维数据模型多维数据库多维查询语言星型模型、雪花模型、星座模型等，用用于存储和管理多维数据，提供高效的例如MDX、SQL等，用于查询多维数据于描述多维数据结构多维查询功能工具比较OLAP工具类型工具名称优点缺点商业工具Cognos功能强大、易价格昂贵用性好、支持多种数据源商业工具MicroStrate企业级解决方配置复杂gy案、支持复杂分析开源工具Mondrian免费、灵活、性能相对较低支持多种数据源选择OLAP工具的标准功能需求、性能需求、预算、技术团队能力等第七章数据挖掘数据挖掘是从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程，它是数据仓库的重要应用之一本章将详细介绍数据挖掘的概念、目标和过程，以及常用的数据挖掘算法和应用领域，帮助您掌握数据挖掘的核心技术此外，我们还将介绍常用的数据挖掘工具，例如RapidMiner、WEKA、SASEnterprise Miner等通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的数据挖掘工具和算法，并进行有效的数据挖掘分析数据挖掘概述定义目标与OLAP的关系数据挖掘是从大量数据中发现有价值的预测、分类、聚类、关联规则等OLAP主要用于多维数据分析，而数据挖信息和知识的过程掘主要用于发现隐藏在数据中的模式和关系数据挖掘过程问题定义明确数据挖掘的目标和任务数据准备数据清洗、数据转换、数据集成等建模选择合适的数据挖掘算法，建立数据挖掘模型评估评估数据挖掘模型的性能部署将数据挖掘模型部署到实际应用中常见数据挖掘算法分类算法聚类算法关联规则例如决策树、支持向量例如K-Means、层次例如Apriori、FP-机、神经网络等，用于聚类等，用于将数据划Growth等，用于发现将数据划分到不同的类分到不同的簇中数据之间的关联关系别中数据挖掘应用领域1客户关系管理2金融风险分析客户细分、客户流失预测、客信用评分、欺诈检测等户价值评估等3欺诈检测信用卡欺诈、保险欺诈等数据挖掘工具工具类型工具名称优点缺点开源工具RapidMiner易用性好、功性能相对较低能丰富开源工具WEKA算法全面、免界面不够友好费商业工具SAS企业级解决方价格昂贵Enterprise案、性能高Miner第八章数据仓库的性能优化数据仓库的性能是数据仓库建设的重要指标之一，它直接影响用户的使用体验本章将详细介绍数据仓库的性能指标、优化目标和优化方法，帮助您掌握数据仓库的性能优化技术此外，我们还将介绍常用的查询优化技术、并行处理技术和缓存技术，以及各种优化技术的应用场景通过本章的学习，您将能够根据实际业务需求，选择合适的性能优化技术，并进行高效的数据仓库性能优化性能优化概述性能指标优化目标优化方法查询响应时间、吞吐量、并发用户数等提高查询效率、降低资源消耗、提高系查询优化、并行处理、缓存技术等统稳定性等查询优化索引设计物化视图分区策略合理设计索引，加快数预先计算结果，减少查将数据分成不同的区，据查询速度询时的计算量减少查询时扫描的数据量并行处理并行架构MPP架构、共享存储架构等并行算法并行排序、并行连接等负载均衡将任务分配到不同的节点上，保证各个节点负载均衡缓存技术查询结果缓存数据缓存缓存更新策略将查询结果缓存起来，下次查询时直接将常用的数据缓存到内存中，加快数据定期更新缓存、实时更新缓存等返回缓存结果访问速度第九章数据仓库安全数据仓库的安全是数据仓库建设的重要保障，它关系到数据的保密性、完整性和可用性本章将详细介绍数据仓库的安全威胁、安全目标和安全策略，以及常用的访问控制技术、数据加密技术和审计跟踪技术，帮助您掌握数据仓库的安全保护方法此外，我们还将介绍数据仓库的合规性要求，例如GDPR等通过本章的学习，您将能够建立完善的数据仓库安全体系，保护数据的安全数据仓库安全概述安全威胁安全目标安全策略非法访问、数据泄露、数据篡改、病毒保密性、完整性、可用性访问控制、数据加密、审计跟踪等攻击等访问控制用户认证角色管理权限分配验证用户的身份将用户分配到不同的角色中为不同的角色分配不同的权限数据加密传输加密对传输的数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取存储加密对存储的数据进行加密，防止数据在存储过程中被窃取密钥管理安全管理密钥，防止密钥泄露审计跟踪审计日志审计分析合规性要求记录用户的操作行为分析审计日志，发现潜在的安全问题满足合规性要求，例如GDPR等第十章数据仓库应用案例数据仓库在各个行业都有广泛的应用，本章将介绍零售行业、金融行业和电信行业的数据仓库应用案例，帮助您了解数据仓库在实际业务中的应用价值通过分析这些案例，您将了解数据仓库的需求分析、架构设计、实施过程和效果评估，为您的数据仓库建设提供参考零售行业案例1需求分析2架构设计客户细分、商品推荐、销售预测等星型模型、雪花模型等3实施过程4效果评估数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载等销售额增长、客户满意度提高等金融行业案例风险管理客户分析欺诈检测收益分析信用评分、欺诈检测等客户细分、客户价值评估等信用卡欺诈、保险欺诈等产品收益分析、渠道收益分析等电信行业案例客户流失预测网络优化营销策略服务质量分析预测哪些客户可能流失，采优化网络资源，提高网络质制定个性化的营销策略，提分析服务质量，提高客户满取措施挽留客户量高营销效果意度第十一章数据仓库的未来趋势数据仓库技术正在不断发展，本章将介绍大数据、云数据仓库和实时数据仓库的未来趋势，帮助您了解数据仓库的最新发展方向通过了解这些趋势，您将能够更好地应对未来的数据仓库建设挑战，并抓住新的发展机遇大数据与数据仓库大数据特点对数据仓库的影响融合策略数据量大、数据类型多、处理速度快、数据来源更加多样化、数据处理能力要将大数据技术与数据仓库技术融合，构价值密度低求更高、数据分析方法更加复杂建新一代数据仓库云数据仓库优势挑战主流产品弹性伸缩、按需付费、数据安全、数据迁移、Amazon Redshift、降低成本性能优化Google BigQuery、Microsoft AzureSQLDataWarehouse实时数据仓库需求驱动实时业务决策、实时监控、实时预警等技术支持流计算、NoSQL数据库等应用场景金融风控、电商推荐、物流监控等课程总结1核心概念回顾2关键技能总结数据仓库定义、数据仓库架构数据仓库设计、ETL开发、、ETL过程、OLAP技术、数OLAP分析、数据挖掘应用等据挖掘等3学习资源推荐相关书籍、网站、论坛等。