ODS-DW

dw2xls库文件可将数据窗口导出为XLS文件，且格式不变。适用于PB11.2版本。

dw插件是一款便捷的数据库连接工具，能够快速实现数据库链接，操作简单高效。

ODS 设计方案 1. 目标 建立一个统一的、实时的操作性数据存储平台，用于支持业务系统的实时查询和分析。 提高数据质量和一致性，消除数据冗余。 为数据仓库和数据湖提供高质量的源数据。 2. 数据源 业务系统数据库 (例如：CRM、ERP、OA) 日志文件 第三方数据源 3. 数据模型 采用星型模型或雪花模型设计。 明确维度和事实表，并定义相关指标。 确保数据模型的可扩展性和灵活性。 4. 技术选型 Hadoop 生态系统 (HDFS, Hive, Spark) 云原生数据仓库 (Snowflake, BigQuery) MPP 数据库 (Greenplum, Vertica)

中国电信ODS项目规范培训，重点介绍了建立ODS系统的规范步骤与要求。

使用Dreamweaver (DW) 创建新闻发布系统，了解ASP应用开发基础，图文并茂，易于理解。

实施建议 数据仓库及周边系统改造建议 业务系统: 增加数据质量修改流程和环节。 设立数据质量负责岗位。 ODS系统: 上线后增加信息管理、数据稽核等岗位。 其他系统（计费系统、CRM系统、流程和管控系统、周边系统）: 完善客户统一视图信息查询。 完善客户销售服务流程。 接口改造，改由ODS获取共享信息。 流程和岗位调整建议 ODS系统承担着数据质量管理的重要任务，同时与周边生产系统存在大量的准实时访问接口，客观上要求加大IT管控力度，提高系统建设质量，减少系统风险。 IT管控支撑建议 移植运营分析报表和批量计算。 移植清单、帐单对外提供查询。 EDW从ODS抽取整合后数据。 ED

系统架构的设计，网络和硬件层面下了不少功夫，高速磁盘阵列配合 SAN 架构，数据传输快得，基本没啥瓶颈。再加上多机群集和 HA 高可用方案，容错做得比较稳，哪怕一台挂了，也不至于影响整体服务。 高可用集群的配置，像用到Pgpool-II做读写分离、负载均衡，效果还蛮不错的。参考Pgpool-II 实现高可用与读写分离及负载均衡全流程，整个流程写得挺清楚的，照着做基本不会出错。 数据库引擎这块，要求能同时撑得住OLTP和OLAP两种场景，简单讲就是能抗压还能，不然上线没多久就开始卡顿。报表查询也安排上了，能从多个维度查数据，还支持图表统计，前端那边接个报表系统就行，比如FineReport或者D

SQL2008 AdventureWorks2008 DW数据库是专为学习Analysis Service而设计的数据库。

BigData_DW_Real Document Overview The document BigData_DW_Real.docx provides an extensive guide on big data processing architectures, covering both offline and real-time processing architectures. Additionally, it details the requirements overview and architectural design of a big data warehouse proj

DW 数据规模的调查报告，是 Meta Group 针对 3000 多个用户或潜在用户做的，还挺有代表性的。内容围绕数据仓库的使用规模展开，对咱搞前端但要跟数据打交道的人也蛮有参考价值。你要做后台联调、可视化，知道点 DW 的体量和业务侧重点，会比较有底。 数据挖掘的基本理论也顺带提了，像是你平时碰到的用户行为、推荐系统，那些背后都是这些原理在撑着。虽然不是直接写前端代码，但你总得知道这些逻辑跑在你页面上背后的流程吧？ 相关文章也值得一看，比如分布式环境的数据挖掘，讲得挺实用；还有大规模数据集的挖掘，和 DW 配合那是老搭档了。再比如DW 数据库快速链接工具，接口调起来贼方便，前端连后端省了不