系统分析师教程知识点精讲之数据仓库

系统分析师 责任编辑:长颈鹿 2016-12-28
摘要:系统分析师考试在2017上半年开考,希赛小编为大家整理了一些系统分析师教程知识点精讲,一下是有关数据库的讲解,希望对准备参加考试的你有所帮助。

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    系统分析师考试在2017上半年开考,希赛小编为大家整理了一些系统分析师教程知识点精讲,一下是有关数据库的讲解,希望对准备参加考试的你有所帮助。

      数据仓库

      数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定且随时间变化的数据集合,用于支持管理决策。

      面向主题:操作型数据库的数据组织面向事务处理(应用),而数据仓库面向主题(有可能横跨多个应用的同类、基础数据集合)。就保险公司来说,事务是指汽车保险、人寿保险,而主题是指顾客、保单、保费。

      集成:最重要的特性。操作型数据库与特定应用相关,不同应用系统的数据库相互独立、异构。数据仓库中的数据是经过对各类分散的操作型数据库进行抽取、清理、加工、汇总得到的,消除了数据不一致性,数据仓库中的信息是企业内全局一致的。

      相对稳定:数据仓库的数据主要供决策分析用,所以不会像操作型数据库那样频繁更新。数据仓库中的查询操作很多,但修改、删除操作很少,通常只需定期加载、刷新。

      随时间变化:传统数据库只保留当前值,数据不一定有时间属性;数据仓库保存的是从建库时间起,到目前为止的数据变化过程,目的是对企业发展历程和未来趋势做出定量分析和预测,数据仓库的数据必然包含时间属性,是一系列传统数据库的数据快照。

      从结构来看,有3种数据仓库模型:企业仓库、数据集市、虚拟仓库:

      企业仓库:包含整个企业的各个主题的数据信息;

      数据集市:包含对特定用户有用的,企业仓库数据的子集,限定于选定的主题;

      虚拟仓库:传统数据库视图的集合。

      (另分类:ODS、DW、DM)

      数据清洗:从多个数据源中提取数据,解决不同数据源格式不统一的问题。

      【设计方法】

      ※自顶向下:总体规划开始,通过对原始数据ETL,传输至一个集中数据驻留单元,然后数据和元数据载入数据仓库,各部门从建好的数据仓库中获取数据形成数据集市;

      ※自底向上:从关键部门(需求)开始,完成独立数据集市,然后从多个独立数据集市中抽取数据,现成数据仓库。


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