FocusBI: 數據倉庫 (原創)

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　　數據倉庫是決策支持系統的核心，是爲企業全部級別的決策制定過程，提供全部類型數據支持的戰略、戰術、運營集合。它是從多個獨立的信息系統集成爲一個企業信息工廠出於分析性報告和決策支持目的而建立，它爲高層提供關鍵指標數據爲中層提供統計指標數據爲運營提供監控類指標數據，提供指導業務流程改進、監視競爭對手、成本、質量、績效考覈。

       數據倉庫的特徵：面向主題、集成性、穩定性、反應歷史變化。目前企業絕大部分面臨的不是數據倉庫設計而是集成進入數據倉庫的數據質量，如何管理數據倉庫、管理數據質量是BI開發人員面臨的難題，特別是數據質量，企業發展初期上線一些業務系統，沒有統一的規劃基礎數據同時又不少數據字段沒有規定是否必填形成業務和運營人員只填寫必要的金額、客戶編碼、商品編碼；在沒有基礎數據規劃和能夠數據信息有限的狀況下，BI數據分析面臨的分析維度和可用數據比較少。

       回到數據倉庫設計和管理，須要考慮的因素不少，例如：數據來源、數據量、統一數據類型、查詢性能、業務複雜度、及時性、倉庫層級、可視化對應須要的數據結構、元數據管理、數據質量、權限控制、數據安全等。那麼咱們如何去設計和管理數據倉庫，經常有人講用 術、道、器 來形容他對一個行業的瞭解程度，我對數據倉庫瞭解的不夠深，這我藉助那些牛人的器來說一下 數據倉庫的設計和管理。器就是兵器，士兵槍不能離身，那BI人員確定是在電腦中不能沒有數據建模工具，這裏我推薦幾款數據建模工具：ER/Studio、visio、PowerDesigner，你們隨意選擇一款都能完成數據建模，這裏我展現一下使用PowerDesigner 建的兩個數據模型一個地產一個製造。

       數據倉庫建模過程：

 　　　　

 

　　

　　　建模的首要任務就是深刻了解業務，不瞭解業務就去作數據分析作數據挖掘徹底就是灑流氓，技術爲業務服務、貼近業務、多跟業務部門溝通，才能抓住業務核心需求作出來的東西纔是業務須要的成果。而概念模型、邏輯模型、物理模型，按照工具的流程一步一步的完成就是了。仍是那句話：深刻了解業務、抓住業務核心、挖掘業務痛點。

　　

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