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。

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

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。

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

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，

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

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