构建数据仓库（构建数据仓库系统的主要阶段有哪些）

本篇目录：

1、数据库:什么是BI,ETL和OLAP(数据仓库和etl的区别)2、企业如何更好的搭建数据仓库?3、请问数据仓库都用什么建立?4、浅析数据仓库的构建方法5、数据调查的具体方法是什么6、阿里云odps是什么?

数据库:什么是BI,ETL和OLAP(数据仓库和etl的区别)

工作内容不同 BI工程师：主要是报表开发，负责开发工作。数据库工程师：主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。ETL工程师：从事系统编程、数据库编程与设计。

面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。

ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。

ETL是指获取原始大数据流，然后对其进行解析，并产生可用输出数据集的过程。从数据源中提取（E）数据，然后经过各种聚合、函数、组合等转换（T），使其变为可用数据。

ETL是BI/DW的核心和灵魂，按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。

企业如何更好的搭建数据仓库?

1、（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。

2、第三：数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下，未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展，基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案，从而提升数据仓库的价值。最后，这一系列的改变自然离不开人才结构的升级。

3、构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系，确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。

请问数据仓库都用什么建立?

第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。

设立代理键：代理键是维表中一些没有业务含义的字段，只是一个由数据仓库加载程序时建立的数字。2 空间数据仓库构建方法。

背景资料 工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。

数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

浅析数据仓库的构建方法

1、在数据仓库的构建过程中，利用模糊数学可实现数据仓库内数据的语义表示，丰富数据加工的手段，提高分析处理的能力。

2、如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；如果是后者，一般会选择维度建模方法。ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

3、构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系，确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。

4、为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。

数据调查的具体方法是什么

统计调查方法，是指统计资料的搜集方法，即确定或选取统计调查对象的方法。经常被采用的统计调查方法有：普查、抽样调查、全面调查、重点调查等。

根据与分析师、运营人员、产品人员的沟通获取需求。 对现有报表、数据进行研究分析获取数据建设需求。

统计调查的方法主要的有直接观察法、报告法、采访法和网上调查法等。直接观察法优点是能够保证所搜集的调查资料的准确性，也有利于开展统计分析；缺点是所需花费的人力、物力和时间较大，而且无法用于对历史统计资料的搜集。

常见的收集数据的方法有直接观察法、采访法、通讯法、网络调查法、卫星遥感法。直接观察法 调查人员到现场对调查对象进行观察、 计量和登记以取得资料的方法。

访问调查：访问调查又称派员调查，它是调查者与被调查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。

阿里云odps是什么?

阿里云开放数据处理服务（Open Data Processing Service简称ODPS）是构建在飞天系统上的大规模分布式数据梳理服务。处理量大，一般用户用来购买日志和业务数据进行数据挖掘。

阿里云有一套ODPS，是集群的一种离线运算模式，目前大概可以提供几万核的计算能力吧，可以到官网进行测试使用，不过使用这种超级计算能力也是有一定技术条件的，得懂数据模型、nosql这一类的技术。

什么是ODPS 简单讲就是数据仓库，可以存储海量数据，可针对海量数据进行分析、计算。

到此，以上就是小编对于构建数据仓库系统的主要阶段有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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