一、数据仓库数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。

数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。

它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。

为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

1、数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。

主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。

2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出数据仓库的核心工具来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库；数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。

数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。

数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到当前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。

3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询；4、数据仓库是随时间而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求。

稳定的数据以只读格式保存，且不随时间改变。

5、汇总的。

操作性数据映射成决策可用的格式。

6、大容量。

时间序列数据集合通常都非常大。

7、非规范化的。

Dw数据可以是而且经常是冗余的。

8、元数据。

将描述数据的数据保存起来。

9、数据源。

数据来自内部的和外部的非集成操作系统。

二、数据仓库的特点要求数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。

数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。

为了更好地为前端应用服务，数据仓库往往有如下几点特点：1. 效率足够高。

数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率最高，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。

由于有的企业每日的数据量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题，延迟1-3日才能给出数据，显然不行的。

2、数据质量。

数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

3.扩展性。

之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂，是因为考虑到了未来3-5年的扩展性，这样的话，未来不用太快花钱去重建数据仓库系统，就能很稳定运行。

主要体现在数据建模的合理性，数据仓库方案中多出一些中间层，使海量数据流有足够的缓冲，不至于数据量大很多，就运行不起来了。

4.面向主题操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的。

三、实现方式数据仓库是一个过程而不是一个项目，数据仓库系统是一个信息提供平台，他从业务处理系统获得数据，主要以星型模型和雪花模型进行数据组织，并为用户提供各种手段从数据中获取信息和知识。

从功能结构划分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（Data Acquisition）、数据存储（Data Storage）、数据访问（Data Access）三个关键部分。

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。

数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策，信息才能发挥作用，信息才有意义。

而把信息加以整理归纳和重组，并及时提供给相应的管理决策人员，是数据仓库的根本任务。

因此，从产业界的角度看，数据仓库建设是一个工程，是一个过程。

四、体系结构1、数据源(ORACLE)是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。

通常包括企业内部信息和外部信息。

内部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。

外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；2、数据的存储与管理(DB2)是整个数据仓库系统的核心。

数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。

数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库，同时也决定了其对外部数据的表现形式。

要决定采用什么产品和技术来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术特点着手分析。

针对现有各业务系统的数据，进行抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。

数据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。

3、OLAP服务器(BIEE)对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势。

其具体实现可以分为：ROLAP（关系型在线分析处理）、MOLAP （多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上分析处理）。

ROLAP基本数据和聚合数据均存放在RDBMS之中；MOLAP基本数据和聚合数据均存放于多维数据库中；HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于多维数据库中。

4、前端工具(BIEE)主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以数据挖掘及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。

其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

五、组成1、数据抽取工具把数据从各种各样的存储方式中IBM数据仓库解决方案产品组成拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。

对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。

数据转换都包括，删除对决策应用没有意义的数据段；转换到统一的数据名称和定义；计算统计和衍生数据；给缺值数据赋给缺省值；把不同的数据定义方式统一。

2、数据库是整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。

相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。

3、元数据元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。

可将其按用途的不同分为两类，技术元数据和商业元数据。

技术元数据是数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库使用的数据。

包括：数据源信息；数据转换的描述；数据仓库内对象和数据结构的定义；数据清理和数据更新时用的规则；源数据到目的数据的映射；用户访问权限，数据备份历史记录，数据导入历史记录，信息发布历史记录等。

商业元数据从商业业务的角度描述了数据仓库中的数据。

包括：业务主题的描述，包含的数据、查询、报表；元数据为访问数据仓库提供了一个信息目录（informationdirectory），这个目录全面描述了数据仓库中都有什么数据、这些数据怎么得到的、和怎么访问这些数据。

是数据仓库运行和维护的中心，数据仓库服务器利用他来存贮和更新数据，用户通过他来了解和访问数据。

4、数据集市(主题)为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subjectarea）。

在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手，以后再用几个数据集市组成一个完整的数据仓库。

需要注意的就是在实施不同的数据集市时，同一含义的字段定义一定要相容，这样在以后实施数据仓库时才不会造成大麻烦。

国外知名的Garnter关于数据集市产品报告中，位于第一象限的敏捷商业智能产品有QlikView, Tableau和SpotView，都是全内存计算的数据集市产品，在大数据方面对传统商业智能产品巨头形成了挑战。

国内BI产品起步较晚，知名的敏捷型商业智能产品有PowerBI, 永洪科技的Z-Suite，SmartBI，FineBI商业智能软件等，其中永洪科技的Z-Data Mart是一款热内存计算的数据集市产品。

国内的德昂信息也是一家数据集市产品的系统集成商。

5、数据模型有别于一般联机交易处理(OLTP)系统，数据模型设计是一个数据仓库设计的地基，当前两大主流理论分别为采用正规方式(normalized approach)或多维方式(dimensional approach)进行数据模型设计。

数据模型可以分为逻辑与实体数据模型。

逻辑数据模型陈述业务相关数据的关系，基本上是一种与数据库无关的结构设计，通常均会采用正规方式设计，主要精神是从企业业务领域的角度及高度订出subject area model，再逐步向下深入到entities、attributes，在设计时不会考虑未来采用的数据库管理系统，也不需考虑分析性能问题。

而实体数据模型则与数据库管理系统有关，是建置在该系统上的数据架构，故设计时需考虑数据类型(data type)、空间及性能相关的议题。

实体数据模型设计，则较多有采用正规方式或多维方式的讨论，但从实务上来说，不执著于理论，能与业务需要有最好的搭配，才是企业在建置数据仓库时的正确考量。

数据仓库的建制不仅是资讯工具技术面的运用，在规划和执行方面更需对产业知识、行销管理、市场定位、策略规划等相关业务有深入的了解，才能真正发挥数据仓库以及后续分析工具的价值，提升组织竞争力。

六、设计步骤1)选择合适的主题（所要解决问题的领域）2)明确定义事实表3)确定和确认维4)选择事实表5)计算并存储fact表中的衍生数据段6)转换维表7)数据库数据采集8)根据需求刷新维表9)确定查询优先级和查询模式。

硬件平台：数据仓库的硬盘容量通常要是操作数据库硬盘容量的2-3倍。

通常大型机具有更可靠的性能和和稳定性，也容易与历史遗留的系统结合在一起；而PC服务器或UNIX服务器更加灵活，容易操作和提供动态生成查询请求进行查询的能力。

选择硬件平台时要考虑的问题：是否提供并行的I/O吞吐？对多CPU的支持能力如何？数据仓库DBMS：他的存储大数据量的能力、查询的性能、和对并行处理的支持如何。

网络结构：数据仓库的实施在那部分网络段上会产生大量的数据通信，需不需要对网络结构进行改进。

七、建模划分数据仓库的数据建模大致分为四个阶段：1.业务建模，这部分建模工作，主要包含以下几个部分：•划分整个单位的业务，一般按照业务部门的划分，进行各个部分之间业务工作的界定，理清各业务部门之间的关系。