数据仓库实现（数据仓库实现数据集成跨时间）

本篇目录：

1、数据仓库的实现策略2、超市数据仓库设计3、数据仓库的实现方式4、数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据

数据仓库的实现策略

1、综上所述，数据库备份能够确保数据安全，降低企事业单位因数据库损坏而发生的损失。目前，数据库备份的方式主要包括逻辑备份和操作系统备份，在数据库备份工作中，应当根据实际情况选用恰当的备份策略，以提高数据库备份的效率。

2、在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。

3、数据清洗：数据仓库需要对整合后的数据进行清洗，去除重复、错误、不一致的数据，以保证数据的准确性和可信度。

4、联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。

5、从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。

超市数据仓库设计

1、超市数据仓库设计需要按照企业的需求和特点来制定。但是总体可以从下面几个维度考虑以确保数据仓库的效益。 数据源的连接 数据的来源和质量直接关系到数据仓库的分析结果。

2、ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的简写，它是指：将各种异构数据源中的数据抽取出来，并将不同数据源的数据进行转换和整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。

3、数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。

4、沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。

数据仓库的实现方式

1、数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

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、数据集成的三种方法目前数据集成的一般方法可以概括为联邦式、中间件式、数据仓库模式等。(1)联邦模式该模式构建的数据集成系统是由自治的多个数据库系统的协作组成，各个数据源之间提供相互访问的接口。

4、构建数据仓库模型一般采用以下几种：1 星型模型：星型模型是最常用的数据仓库设计结构的实现模式。使数据仓库形成了一个集成系统，为用户提供分析服务对象。该模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。

5、数据源的连接 数据的来源和质量直接关系到数据仓库的分析结果。超市数据仓库的设计需要考虑到数据源的质量，以及连接方式。充分利用多个数据源增强数据分析的能力，缩短决策的响应时间。

6、这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。

数据仓库与数据挖掘技术—特点及元数据

1、元数据（Meta Data）是关于数据的数据，当人们描述现实世界的现象时，就会产生抽象信息，这些抽象信息便可以看作是元数据，元数据主要用来描述数据的上下文信息。

2、作为商业智能BI软件的核心技术，OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行，充分发挥OLAP的联机分析的功能和特性。

3、但这项特性是数据挖掘无法被OLAP取代的。(3)数据挖掘与数据仓库的关系：尽管数据挖掘技术扎根于计算科学和数学，但两者的结合能给数据挖掘带来各种便利和功能。

4、言模型的经济学家之间没有技术的重叠。3)数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。

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