【BI专题重温】数据管理盛事-企业如何构建可信赖的数据仓库？.pdf

数据管理概述数据管理是指有效地管理和监督数据资源的过程，以确保数据的准确性和一致性。它涉及技术、政策、程序和角色分配等多个方面。良好的数据管理有助于企业更好地理解其数据资产，从而做出更明智的决策。 数据仓库模型设计数据仓库是用于存储和管理企业历史数据的系统，支持业务智能活动，特别是分析性报告和决策支持。数据仓库模型设计是整个数据仓库建设的核心部分，包括概念模型、逻辑模型和物理模型的设计阶段。 数据标准化是对数据进行规范化处理的过程，以确保数据的一致性和可比性。标准化涉及数据清洗、格式化和结构化等方面。本课程中强调的数据标准化原则包括使用国际通用术语、客户业务中常用的术语、国内惯用的术语、专业行

企业数据仓库的 BI 功能还挺全，ETL 流程、报表、OLAP、挖掘模型一个都没少，适合做企业级数据的入门了解。像你要搞报表、做客户、看收益趋势，用它准没错。整合了元数据、数据集市，模块划分清晰，想扩展也不难。报表功能里，预定义报表和自定义报表比较灵活，你可以像搭积木那样拖拖拽拽拼一个出来，搭配 OLAP 多维，做专题也轻松。维度方面，客户、大客户、渠道都有，想研究一下用户留存、流失趋势或者服务质量，适合你这种搞运营或产品的朋友。数据集市结构也算清晰，财务数据集市、客户数据集市各自独立，方便你按主题组织查询逻辑。响应也快，界面也算直观，数据量上来后表现也还不错。如果你对 ETL 流程不太熟，建

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

从决策支持角度阐述数据仓库的设计、建造与管理全流程，涉及数据粒度、分割、元数据管理、外部数据处理等核心技术，适用于数据仓库相关从业人员及信息系统相关师生

企业数据仓库是一个集成和存储企业各种数据的系统，用于支持决策制定和业务分析。它能够整合来自多个源头的数据，提供统一的数据视图和分析能力，帮助企业管理者更好地理解和利用数据资产。数据仓库的建设优化数据管理流程，提升信息利用效率。

数据仓库培训涵盖数据建模、数据抽取（ETT）、多维数据表现（ROLAP、MOLAP）、数据交付（上钻/下钻、数据旋转、数据挖掘）等三大关键流程。

数据仓库的三层结构，挺适合银行这种数据量大、更新频繁的场景。ETL负责数据的抽取、转换、加载，说白了就是把业务系统的数据拉过来、整理好、装进去，像Informatica、datastage这些工具用起来还不错。存储和管理层就是个大仓库，嗯，ODS-DW结构用得比较多，数据主题清晰，还支持多维查询。数据库选Oracle、Teradata都挺稳妥。结构化、非结构化都能搞定，响应也快。数据和展现层的亮点是能搞OLAP和数据挖掘，联机、数据挖掘一套下来，你要找高价值客户、做风险预测，都能搞定。比如信用卡业务，配合SAS建的行为计分、申计分模型，能实时动态调整额度，效果蛮好。如果你在搞银行或金融行业数据

随着数据管理需求的增长，Oracle数据仓库解决方案在业界备受关注。该方案不仅提供了强大的数据管理功能，还支持业务智能需求的高效实现。

PROBE的元数据管理方案详细界定了技术和业务元数据的管理范围，使业务人员能够理解元数据的维度和公式定义，并通过在线报表形式发布。