ITPub博客

几个非常经典的对“数据仓库”的解释　　数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理），这种数据库叫OLAP数据库（用于业务分析）。 [@more@]第一、数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。数据仓库系统（用数据库装东西）与其他基础业务系统（例如财务系统、销售系统、人力资源系统等，也是用数据库装东西）的区别是：基础业务系统的特点是各管各的，例如财务系统生产

四种数据ETL模式　　根据模型的设计和源数据的情况，有四种数据ETL模式：完全刷新、镜像增量、事件增量、镜像比较 [@more@]根据模型的设计和源数据的情况，有四种数据ETL模式： 完全刷新：数据仓库数据表中只包括最新的数据，每次加载均删除原有数据，然后完全加载最新的源数据。这种模式下，数据抽取程序抽取源数据中的所有记录，在加载前，将目标数据表清空，然后加载所有记录。为提高删除数据的速度，一般是采用Truncate清空数据表。如本系统中的入库当前信息表采用此种模式。镜像增量：源数据中的记录定期更新，但记录中包括记录时间

数据仓库设计指南　　在数据仓库的设计指导思想中，数据仓库的概念定义是非常重要的，数据仓库概念规定了数据仓库所具有的几个基本特性，这些特性也正是对数据仓库设计结果进行检验的重要依据。[@more@]在一般的数据仓库应用系统中，根据系统体系结构的不同，数据仓库设计的内容和范围不尽相同，并且设计方法也不尽相同，下面的两幅图示分别表示带有ODS的数据仓库应用系统体系结构和不带ODS的数据仓库应用系统体系结构。本文将说明两个体系结构上的差异以及这种差异造成的设计方法的不同，并且重点介绍带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方

数据仓库逻辑建模　　本文讨论了数据仓库模型设计中常用的两种方法。在数据仓库的应用环境中,主要有两种负载：一种是回答重复性的问题；另一种是回答交互性的问题。动态查询具有较明显的交互性特征,这种交互过程常称为数据挖掘或知识探索。 [@more@]数据仓库模型的特点 　　　　对于传统的OLTP系统,我们总是按照应用来建立它的模型,换言之,OLTP系统是面向应用的。而数据仓库则一般按照主题 (Subject)来建模,它是面向主题的。何谓应用?何谓主题?让我们来看一个简单的例子。 在银行中,一般都有对私 (个人储蓄)、对公 (企业储蓄)、信用卡等多

数据仓库建模技术　　数据仓库系统是一个与企业同步发展的有机体，数据模型作为数据仓库的灵魂必须提供可扩展的能力，在进行数据模型设计时必须考虑未来的发展，更多的非核心业务数据可以方便的加入到数据仓库，而不需要对数据仓库中原有的系统进行大规模的修改。[@more@]一、数据仓库建模的原则　　模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。

数据仓库的构建　　数据仓库是一项基于数据管理和运用的综合性技术和解决方案。数据仓库的成功实施对培育一种知识共享文化产生重大影响。目前，基于数据仓库的决策支持系统还主要应用于银行业和证券业。 [@more@]随着全球性竞争的加剧，越来越多的企业认识到正确及时的决策是企业生存和发展的关键所在。因此，充分利用现代信息科技技术，自动快速获取有用的决策信息，为企业提供快速、准确的决策支持，已成为大多数成功企业的共识。　　　数据仓库的出现，给企业带来更好的发展动力。“数据仓库”一词最早出现于20世纪90年代初，目前已趋于

数据仓库学习笔记　　完整的数据仓库应包括： 1.数据源-> 2.ETL -> 3.数据仓库存储 -> 4.OLAP -> 5.BI工具 现实中可以实现的方案有： 1.数据源-> BI工具 2.数据源-> OLAP -> BI工具 3.数据源-> 数据仓库存储 -> BI工具 4.数据源-> 数据仓库存储 -> OLAP -> BI工具 5.数据源-> ETL -> 数据仓库存储 -> OLAP -> BI工具 可见其中必需的是数据源和前端，其他的部分都可根据具体情况决定取舍。[@more@]1996年, Inmon 在他的专著《Building the Data Warehouse》中, 对数据仓库做了如下定义,即

数据仓库在电信行业中的应用 电信行业目前主要的数据来自于计费系统和网管数据。电信系统经过多年的运行，已经存储了大量的历史数据。这些数据中蕴涵着丰富的信息，从中可以了解企业在电信市场经营过程中所处的态势、竞争对手的经营形势、客户群的分布状况、消费特征、企业经营发展的趋势等，对其进行分析处理可以得到很多令人欣喜的结论。强大的数据处理能力，加上丰富的企业数据，可以有力地促进企业经营和竞争。 [@more@]基于数据仓库的应用设计从系统结构看，电信行业数据仓库解决方案系统一般包括应用系统部分、中央数据仓库系

2003年～2007年主要BI收购事件2003年3月 Cognos并购Adaytum 2003年7月 BO并购Crystal 2003年7月 海波龙并购Brio 2004年 IBM收购Alphablox 2004年 微软收购ActiveViews 2005年 IBM收购AscentialSoftware 2005年 BO收购SRCSoftware 2006年 微软收购ProClarity 2006年 BO收购Firstlogic 2006年 甲骨文收购SiebelSystems 2006年 IBM收购UnicomSolutions 2006年 甲骨文收购Sunopsis 2006年12月 惠普宣布收购Knightsbridge 2007年 Cognos收购Celequest