企业数据仓库

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。

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

全面的数据集合，涵盖广泛主题，满足您的各种需求。

包含19章视频教程，提供源码和软件下载，助力打造企业级数据仓库。

随着互联网技术的迅猛发展，全球企业正经历着深刻的转型。企业利用互联网广泛覆盖的特性，扩展其产品和服务推广能力。然而，随着客户期望不断提高，他们需要即时访问各类信息，并不断比较各企业及其竞争对手的情况。在这个信息时代，谁能在适当的时间、以适当的价格、提供适当的产品，谁就能取得市场的胜利。因此，对于企业而言，在保持竞争优势、提高效率和保持客户满意度的同时，如何继续保持市场竞争力至关重要。有远见的企业认识到，只有构建能够迅速响应客户需求的公司，才能够实现多方面的收益增长，包括增加收入、吸引新客户、提高客户满意度、增强客户忠诚度及公司效益的提升。

与完全独立的数据仓库模式不同，大多数企业内部的部门之间存在一定程度的集成。很少有企业像图6-20所示那样完全自主运作。更常见的是，多个数据仓库项目以图6-21所示的形式开发。 逻辑上属于同一个数据仓库 在图6-21中，一家公司在世界各地设有不同的分支机构（站点），例如美国、加拿大、南美、远东和非洲等地。每个分支机构都拥有自己特有的数据，机构之间不存在数据重叠，特别是对于详细的事务数据。 当第一个体系结构环境建立后，公司期望为每个分公司创建一个数据仓库。不同分支机构之间存在一定程度的业务集成，同时也假定在不同的区域，业务运作具有当地特色。这种企业组织模式在许多公司中很常见。 许多企业在构建数据仓

在大数据分析时代，企业数据仓库的作用经历了显著的演变。Kimball集团的白皮书详细阐述了这一过程。

数据仓库是主题导向、整合、相对稳定、反映历史变化的数据集合。它是一种“数据存储”体系结构，支持结构化、启发式、标准化查询、分析报告和决策支持。

该数据仓库实例可从网络中获取。

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。