数据仓库概念汇总

数据仓库概念汇总目录一、术语.......................................................................................................................................................................3二、数据仓库基础.......................................................................................................................................................42.1相关概念.........................................................................................................................................................42.1.1数据仓库..............................................................................................................................................42.1.2企业信息工厂......................................................................................................................................62.1.3数据集市..............................................................................................................................................62.1.4维..........................................................................................................................................................72.1.5事实表..................................................................................................................................................92.1.6操作数据存储ODS............................................................................................................................122.1.7元数据................................................................................................................................................132.1.8ETL.......................................................................................................................................................142.1.9OLAP....................................................................................................................................................172.1.10多维数据库......................................................................................................................................192.2数据仓库架构...............................................................................................................................................20一、术语BIBusinessIntelligence，即商业智能，也看到有些媒体里写作商务智能综合企业所有沉淀下来的信息，用科学的分析方法，为企业领导提供科学决策信息的过程。BOSS业务运营支撑系统：BusinessOperationsSupportSystems简称BOSSBPMBusinessPerformanceManagement(企业绩效管理)，是以商业智能(BI)技术、平衡计分卡(BSC)和个人关键绩效指标(KPIs)等先进信息技术和管理理论为基础的战略管理的工具，在财务、客户、内部流程和学习与发展四个维度上进行综合绩效评测，帮助企业从整体上实现对战略实现过程的贯彻和控制。BPR业务流程重整（BusinessProcessReengineering），指利用数据仓库技术，发现并纠正企业业务流程中的弊端的一项工作。数据仓库的重要作用之一。CRMCustomerRelationshipManagement客户关系管理。CRM是选择和管理有价值客户及其关系的一种商业策略，CRM要求以客户为中心的商业哲学和企业文化来支持有效的市场营销、销售与服务流程。CUBE立方体DM（Datamart）即数据集市，或者叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业务，并且只面向某个特定的主题。数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈。DM（DataMine）数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前未知的，可理解的，可执行的信息并用它来进行关键的商业决策的过程。DSS决策支持系统（DecisionSupportSystem），相当于基于数据仓库的应用。决策支持就是在收集所有有关数据和信息，经过加工整理，来为企业决策管理层提供信息，为决策者的决策提供依据。DWDataWarehouse，本世纪80年代中期，“数据仓库之父”WilliamH。Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。EDMEnterpriseDataModel企业数据模型ERPEnterpriseResourcePlanning企业资源规划。它是一个以管理会计为核心的信息系统，识别和规划企业资源，从而获取客户订单，完成加工和交付，最后得到客户付款。换言之，ERP将企业内部所有资源整合在一起，对采购、生产、成本、库存、分销、运输、财务、人力资源进行规划，从而达到最佳资源组合，取得最佳效益。ETL数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。KDDKDD（KnowledgeDiscoveryinDatabase）数据库中知识发现。是基于数据库的知识发现，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的模式。KPI企业关键业绩指标(KPI：KeyProcessIndication)是通过对组织内部流程的输入端、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标，是把企业的战略目标分解为可操作的工作目标的工具，是企业绩效管理的基础。LDM逻辑数据模型(LogicDataModel)MDD多维数据库（Multi-DimensionalDatabase，MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MetadataMetadata(元数据)，它是“关于数据的数据”在地理空间信息中用于描述地理数据集的内容、质量、表示方式、空间参考、管理方式以及数据集的其他特征，它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。目前，国际上对空间元数据标准内容进行研究的组织主要有三个，分别是欧洲标准化委员会(CEN/TC287)、美国联邦地理数据委员会(FGDC)和国际标准化组织地理信息/地球信息技术委员会(ISO/TC211)。MOLAP严格遵照Codd的定义，自行建立了多维数据库，来存放联机分析系统数据的ArborSoftware，开创了多维数据存储的先河，后来的很多家公司纷纷采用多维数据存储。被人们称为Multi-DimensionOLAP，简称MOLAP，代表产品有Hyperion(原ArborSoftware)Essbase、ShowcaseSTRATEGY等。ODS(OperationalDataStore)操作型数据存储，对于一些准实时的业务数据库当中的数据的暂时存储，支持一些同时关连到历史数据与实时数据分析的数据暂时存储区域。二、数据仓库基础2.1相关概念2.1.1数据仓库目前，数据仓库一词尚没有一个统一的定义，著名的数据仓库专家W。H。Inmon在其著作《BuildingtheDataWarehouse》一书中给予如下描述：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。根据数据仓库概念的含义，数据仓库拥有以下四个特点：1）面向主题。传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据；数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的；而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说，市场里的菜(数据)是按照小贩(应用程序)归堆(存储)的，超市里面则是按照菜的类型(同主题)归堆的。2）集成的。面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统