数据仓库应用的范围-BI数据仓库培训

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。

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。

这份Oracle数据仓库培训手册包含超过300页的PPT，内容详细且易于理解，尽管以英文呈现。感兴趣的人可下载详细了解。

GreenPlum 这款数据仓库工具挺有意思的，适合需要大量数据的场景。它用的是 MPP 架构，数据会分布在多个节点上，一起并行工作，速度挺快的。SQL 标准的支持也让操作更加直观，简化了多开发工作。GreenPlum 的几个特点还是蛮强的，像高性能的并行能力，系统可以随时扩展，而且它的高可用性和容错性也不错，保证了系统稳定。适合用来海量数据，搭配 Hadoop、Spark 这些工具，效果更佳。在使用 GreenPlum 时，掌握不同的表连接操作能让你数据时更加得心应手。无论是内连接、外连接还是交叉连接，每个都有各自的应用场景，搞清楚这些对你以后写 SQL 查询绝对有。如果你需要搭建数据仓库，

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

MS Data Warehouse ETL 培训手册

这份数据仓库培训手册.ppt提供了深入的指导和实用信息，帮助您快速掌握数据仓库的核心概念和操作技巧。

数据仓库是企业信息技术中的重要组成部分，专门用于存储和管理大规模历史数据，以支持高效的数据分析和决策。清华大学出版的《数据仓库教程》由陈文伟教授撰写，系统介绍了数据仓库的核心理论、设计原则及实际应用。书中详细解释了数据仓库与在线事务处理系统的区别，强调了其在决策支持方面的重要性。涵盖了数据抽取、转换、加载（ETL）、数据建模（星型模型、雪花模型）、以及现代工具如云数据仓库和大数据处理框架对数据仓库的影响。此外，还探讨了性能优化策略和实际案例，帮助读者理解和应用所学内容。通过本书，读者能够全面掌握数据仓库的设计与实施，提升数据驱动决策的能力。