數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心知識(shí)培訓(xùn)課件

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心內(nèi)部知識(shí)培訓(xùn)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心1數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型2數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的起因數(shù)據(jù)庫方式數(shù)據(jù)倉庫方式數(shù)據(jù)與應(yīng)用分離，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高度共享、支持日常業(yè)務(wù)處理過程為目的（OLTP）以支持經(jīng)營管理過程中的決策制定為目的(DSS，OLAP,DM)20世紀(jì)90年代之前20世紀(jì)90年代之后數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的起因數(shù)據(jù)庫方式數(shù)據(jù)倉庫方式數(shù)3什么是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定?！猈.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述什么是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的4數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的四個(gè)特征數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定。——W.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的四個(gè)特征數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向5數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征一面向主題主題是用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。如：>CRM>>優(yōu)質(zhì)客戶的挖掘

>>潛在大客戶的發(fā)現(xiàn)

>>……>ERP>>合同管理

>>物資庫存的管理

>>……面向主題是指數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是按主題進(jìn)行組織的，為按主題進(jìn)行決策的過程提供信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是原始、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而特定分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)則是需要對(duì)它們作必要的抽取、加工與總結(jié)而形成數(shù)據(jù)倉庫中的主題有時(shí)會(huì)因用戶主觀要求的變化而變化數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征一面向主題主題是用戶使用數(shù)據(jù)倉庫6數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征二集成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是為分析服務(wù)的，而分析需要多種廣泛的不同數(shù)據(jù)源以便進(jìn)行比較、鑒別，因此數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)必須從多個(gè)數(shù)據(jù)源中獲取，這些數(shù)據(jù)源包括多種類型數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)以及Internet網(wǎng)上數(shù)據(jù)等，它們通過數(shù)據(jù)集成而形成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。統(tǒng)一

消除不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象綜合

對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合和計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征二集成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是為分析服7數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征三不可更新數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過抽取而形成的分析型數(shù)據(jù)，不具有原始性，主要供企業(yè)決策分析之用，執(zhí)行的主要是‘查詢’操作，一般情況下不執(zhí)行‘更新’操作。同時(shí)，一個(gè)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)環(huán)境也有利于數(shù)據(jù)分析操作和決策的制訂。需要更新的情況進(jìn)行新的決策時(shí)需要抽取和更新新的數(shù)據(jù)通過刪除丟棄一些過時(shí)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征三不可更新數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過8數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征四隨時(shí)間不斷變化數(shù)據(jù)倉庫中的信息并不只是關(guān)于企業(yè)當(dāng)時(shí)或某一時(shí)點(diǎn)的信息，而是系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時(shí)點(diǎn)到目前的各個(gè)階段的信息，通過這些信息可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢(shì)作出定量分析和預(yù)測(cè)。時(shí)間屬性數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常都帶有時(shí)間屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)一更新以時(shí)間段為單位數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征四隨時(shí)間不斷變化數(shù)據(jù)倉庫中的信息9什么是數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是公司一體化信息平臺(tái)的重要組成部分。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述廣義

企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)資源進(jìn)行集中、集成、共享、分析的場(chǎng)所、工具、流程等的有機(jī)組合狹義

應(yīng)用層面的數(shù)據(jù)中心，具體包括數(shù)據(jù)倉庫和建立在數(shù)據(jù)倉庫之上的決策分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)ETL、ODS數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、商務(wù)智能應(yīng)用和元數(shù)據(jù)管理等什么是數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是公司一體化信息平臺(tái)的重要組成部分。數(shù)10數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的定位數(shù)據(jù)中心是企業(yè)一體化信息平臺(tái)的基礎(chǔ)，它可以為應(yīng)用系統(tǒng)的整合與數(shù)據(jù)共享提供有效的解決方案，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的一致性、及時(shí)性、完整性、安全性、有效性和準(zhǔn)確性，提高企業(yè)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一性，消除企業(yè)普遍存在的信息孤島，解決信息系統(tǒng)溝通不暢的問題。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的定位數(shù)據(jù)中心是企業(yè)一體化信息11數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的邏輯架構(gòu)（廣義）數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的邏輯架構(gòu)（廣義）12數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的功能單元數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的功能單元13數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型14也叫事務(wù)處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫的日常聯(lián)機(jī)訪問操作，通常是對(duì)一個(gè)或一組記錄的查詢和修改，主要是為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。也叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）。操作型處理OLTP:On-LineTransactionProcessing特點(diǎn)1、通常僅僅是對(duì)一個(gè)或一組記錄的查詢或修改2、執(zhí)行頻率高3、關(guān)心處理的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)安全性和完整性等指標(biāo)OLTP與OLAP也叫事務(wù)處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫的日常聯(lián)機(jī)訪問操作，通常是對(duì)一個(gè)或15也叫做信息型處理，主要用于企業(yè)管理人員的決策分析，為制訂企業(yè)的未來經(jīng)營管理計(jì)劃提供輔助決策信息。也叫做聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）。分析型處理OLAP:On-LineAnalyticalProcessing特點(diǎn)1、需要對(duì)大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸納和分析

2、需要訪問大量的歷史數(shù)據(jù)3、執(zhí)行頻率和對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求都不高典型的OLAP決策支持系統(tǒng)(DSS--DecisionSupportSystem)OLTP與OLAP也叫做信息型處理，主要用于企業(yè)管理人員的決策分析，為制訂企業(yè)16OLTP與OLAP在應(yīng)用上的差異OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如電費(fèi)交易OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果OLTP與OLAPOLTP與OLAP在應(yīng)用上的差異OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫17OLTP環(huán)境不適宜

OLAP應(yīng)用的原因在OLTP中直接構(gòu)建OLAP應(yīng)用是不合適的，要提高分析處理和決策支持的效率和有效性，必須將OLAP及其所需的綜合性數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的OLTP和細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)中分離出來，按照DSS的需要重新進(jìn)行組織，建立單獨(dú)的分析處理環(huán)境。原因有六條：1、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同2、數(shù)據(jù)集成問題3、數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)集成問題4、歷史數(shù)據(jù)問題5、數(shù)據(jù)的綜合問題6、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP與OLAPOLTP環(huán)境不適宜OLAP應(yīng)用的原因在OLTP中直接構(gòu)18原因一、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同OLTP每次操作處理的時(shí)間短，存取數(shù)據(jù)量小，但操作頻率高，并發(fā)程度大。OLAP每次分析可能需要連續(xù)運(yùn)行很長的時(shí)間，存取數(shù)據(jù)量大，但很少做這樣的分析處理，也沒有并發(fā)執(zhí)行的要求。OLTP與OLAP原因一、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同OLTP每次操作處19原因二、數(shù)據(jù)集成問題OLTP

一般只需要與本部門業(yè)務(wù)有關(guān)的當(dāng)前細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而對(duì)整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)的集成應(yīng)用考慮很少，這就造成大部分企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)是分散而非集成的。造成上述狀況的原因1、事務(wù)處理應(yīng)用的分散性2、數(shù)據(jù)不一致問題3、缺少分析所需的外部及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)OLAP

需要集成的數(shù)據(jù)，包括整個(gè)企業(yè)內(nèi)部各部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，以及企業(yè)外部、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等處的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此用于分析處理的數(shù)據(jù)可能來自多種不同的數(shù)據(jù)源OLTP與OLAP原因二、數(shù)據(jù)集成問題OLTP一般只需要與本部門業(yè)務(wù)有關(guān)的當(dāng)20原因三、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行一次集成，以后就不再發(fā)生變化，稱為靜態(tài)集成對(duì)集成后的數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性刷新，稱為動(dòng)態(tài)集成在采用靜態(tài)集成策略時(shí)，如果數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，那么這些變化就不能反映給決策者，導(dǎo)致決策使用的是過時(shí)的數(shù)據(jù)。因此集成數(shù)據(jù)必須以一定的周期進(jìn)行刷新（即采用動(dòng)態(tài)集成策略），但傳統(tǒng)的OLTP環(huán)境并不具備動(dòng)態(tài)集成的能力。OLTP與OLAP原因三、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行一次集成，以后就不再發(fā)21原因四、歷史數(shù)據(jù)問題OLTP一般只需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中一般也只存儲(chǔ)短期數(shù)據(jù)(3-6個(gè)月)，且不同數(shù)據(jù)的保存期限也不一樣OLAP更看重歷史數(shù)據(jù)

(5-10年)，可以通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析來把握企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)歷史數(shù)據(jù)對(duì)于事務(wù)處理作用不大，但對(duì)于決策分析而言，如果沒有歷史數(shù)據(jù)的支撐，就變成了“無源之水”、“無本之木”。OLTP與OLAP原因四、歷史數(shù)據(jù)問題OLTP一般只需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中22原因五、數(shù)據(jù)的綜合問題OLTP需要的是當(dāng)前的細(xì)節(jié)性操作數(shù)據(jù)，

OLAP

需要的往往是大量的總結(jié)性分析型數(shù)據(jù)，而非數(shù)據(jù)庫中的細(xì)節(jié)性操作型數(shù)據(jù)OLTP

系統(tǒng)中積累的是大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而OLAP并不對(duì)這些細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其原因是1、細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)量太大，影響處理效率2、不利于分析人員將注意力集中于有用的信息上這就是常說的數(shù)據(jù)庫中“數(shù)據(jù)豐富、信息貧困”現(xiàn)象。因此，在分析前往往需要對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度的綜合，傳統(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)不具備這種綜合能力，而且在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，這種綜合還往往因?yàn)槭且环N數(shù)據(jù)冗余而被限制。OLTP與OLAP原因五、數(shù)據(jù)的綜合問題OLTP需要的是當(dāng)前的細(xì)節(jié)性操作數(shù)據(jù)23原因六、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP

需要提供多種不同類型的數(shù)據(jù)訪問操作，且對(duì)于需要修改的數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)‘更新’數(shù)據(jù)庫OLAP數(shù)據(jù)的訪問操作以‘讀’操作為主，且不需要實(shí)時(shí)的‘更新’操作，只需要定時(shí)‘刷新’OLTP與OLAP原因六、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP需要提供多種不同類型的數(shù)據(jù)訪24OLAP與OLTP分離的好處1、提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能2、提高操作型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)吞吐量3、避免兩個(gè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和用法的不同帶來的困擾建立數(shù)據(jù)倉庫的目的并不是要代替?zhèn)鹘y(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫），而是為了適應(yīng)因市場(chǎng)商業(yè)經(jīng)營行為的改變和精細(xì)化管理而進(jìn)行的DSS的需要。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)正成為企業(yè)信息集成和輔助決策應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一OLTP與OLAPOLAP與OLTP分離的好處1、提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能2、25數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型26基本概念對(duì)象（Object）和度量值（Measure）對(duì)象是我們所關(guān)心和分析的內(nèi)容觀察對(duì)象又稱為度量值度量值是一組值，而且通常為數(shù)字值度量值的選擇取決于最終用戶所請(qǐng)求的信息類型。一些常見的度量值有>>銷售電量 >>庫存量 >>發(fā)生金額>>職工人數(shù) >>線損率 >>發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念對(duì)象（Object）和度量值（Measure）對(duì)象27基本概念維度（Dimension）維度是我們觀察分析對(duì)象的角度例如：我們可以從三個(gè)“維度”來觀察“發(fā)現(xiàn)缺陷”這個(gè)對(duì)象>時(shí)間維度>缺陷類型>缺陷等級(jí)多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念維度（Dimension）維度是我們觀察分析對(duì)象的28基本概念層（Layer）對(duì)分析對(duì)象可以在不同的深度層面上進(jìn)行分析與觀察，并可能得到不同的分析結(jié)果。因此，‘層’反映了對(duì)分析對(duì)象的觀察深度一般而言，‘層’是與‘維’相關(guān)聯(lián)的。在一個(gè)‘維’中可允許存在若干個(gè)‘層’，并且可以采用多種不同的‘層’次劃分方法>日期維

1、日期——月份——季度——年

2、日期——周——年多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念層（Layer）對(duì)分析對(duì)象可以在不同的深度層面上進(jìn)29基本概念維度成員（DimensionMember）維度的一個(gè)取值稱為該維度的一個(gè)“維度成員”如果一個(gè)維度是多層次的，則該維度的“維度成員”可以是1、在不同維度層次上的取值的組合2、在某個(gè)維度層次上的取值對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)來說，維度成員是該數(shù)據(jù)項(xiàng)在某維度中位置的描述。多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念維度成員（DimensionMember）維度的30基本概念多維數(shù)據(jù)集（Multi-DimensionalDataset）一個(gè)多維數(shù)據(jù)集可以表示為(維1，維2，……,維n，變量)變量表示我們觀察的數(shù)據(jù)對(duì)象維1，維2，……,維n分別表示我們觀察的各個(gè)角度如(時(shí)間，單位，缺陷類別，缺陷等級(jí)，發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量)是一個(gè)有關(guān)“發(fā)現(xiàn)缺陷”的四維數(shù)據(jù)集，其數(shù)據(jù)成員可表示為：>（2008年，江蘇，線路缺陷，Ⅰ類缺陷，300）>（2008年1月，南京，設(shè)備缺陷，Ⅱ類缺陷，35）多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念多維數(shù)據(jù)集（Multi-DimensionalD31多維數(shù)據(jù)分析模型事實(shí)表：銷售表（產(chǎn)品標(biāo)識(shí)符，商店標(biāo)識(shí)符，日期標(biāo)識(shí)符，銷售額）維表1：產(chǎn)品表（產(chǎn)品標(biāo)識(shí)符，類別，大類別）維表2：商店表（商店標(biāo)識(shí)符，市名，省名，國名，洲名）維表3：時(shí)間表（時(shí)間標(biāo)識(shí)符，日期，月份，季度，年份）多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析模型事實(shí)表：多維數(shù)據(jù)分析模型32數(shù)據(jù)立方體（DataCube）存放數(shù)據(jù)視圖的多維數(shù)據(jù)模型稱為數(shù)據(jù)立方體數(shù)據(jù)立方體可以是物理存在的，也可以是一個(gè)邏輯定義三個(gè)維度以上的數(shù)據(jù)立方體也稱為數(shù)據(jù)超立方體超過三個(gè)維度的信息難以實(shí)現(xiàn)全維度的同時(shí)展現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)立方體（DataCube）存放數(shù)據(jù)視圖的多維數(shù)據(jù)模型稱33多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析是指對(duì)以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個(gè)角度、多個(gè)側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)，從而深入地了解被包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。切片（Slice）根據(jù)某一維上的某個(gè)維成員值選擇統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析切塊（Dice）根據(jù)某一維上的某個(gè)維成員取值的區(qū)間選擇統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析旋轉(zhuǎn)調(diào)整維的排列次序的動(dòng)作稱為旋轉(zhuǎn)鉆取>上鉆：也稱‘?dāng)?shù)據(jù)概括’（rollup）

>下鉆：也稱‘?dāng)?shù)據(jù)細(xì)化’（drilldown）多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析是指對(duì)以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切34多維數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)概括（rollup）將多維下標(biāo)的取值提升到較高的概念層次上，從而形成新的統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果，并進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)細(xì)化（drilldown）將多維下標(biāo)的取值降低到較低的概念層次上，從而形成更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果，并進(jìn)行分析。Cube多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)概括（rollup）將多維下標(biāo)的取值提升到35利用切片和切塊（sliceanddice）功能、逐層細(xì)化（drill）功能、維旋轉(zhuǎn)功能等，可以輕松地完成傳統(tǒng)方法難以完成的工作多維數(shù)據(jù)分析以“產(chǎn)品、城市、時(shí)間”三維數(shù)據(jù)為例>切片對(duì)三維數(shù)據(jù)，通過“切片”和“旋轉(zhuǎn)”（選擇特定切割方向），分別從城市到產(chǎn)品等不同的角度觀察各年的銷售情況>鉆取沿時(shí)間維下鉆，可以從年銷售量出發(fā)進(jìn)而觀察各季度的銷售情況>旋轉(zhuǎn)變換觀察角度，可以從各時(shí)間段每種產(chǎn)品的銷售情況轉(zhuǎn)而分析各類產(chǎn)品在不同城市間的銷售情況多維數(shù)據(jù)分析模型利用切片和切塊（sliceanddice）功能、逐層細(xì)化36數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型37系統(tǒng)功能模塊概述

系統(tǒng)功能模塊可根據(jù)面向系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員和公司級(jí)管理人員等不同角色進(jìn)行劃分。面向用戶系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員的功能模塊面向公司級(jí)管理人員的功能模塊面向開發(fā)人員的功能模塊應(yīng)用介紹系統(tǒng)功能模塊概述應(yīng)用介紹38業(yè)務(wù)描述通過OLAP建模工具構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析模型，以報(bào)表、查詢、動(dòng)態(tài)分析等段實(shí)現(xiàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。應(yīng)用介紹業(yè)務(wù)描述通過OLAP建模工具構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析模型，以報(bào)表、查39設(shè)計(jì)方案概述系統(tǒng)以查詢、動(dòng)態(tài)分析等手段實(shí)現(xiàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。

應(yīng)用介紹設(shè)計(jì)方案概述應(yīng)用介紹40主要業(yè)務(wù)功能數(shù)據(jù)組織功能數(shù)據(jù)應(yīng)用功能數(shù)據(jù)管理功能應(yīng)用介紹主要業(yè)務(wù)功能應(yīng)用介紹41數(shù)據(jù)組織功能數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫的作用數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分類應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)組織功能應(yīng)用介紹42數(shù)據(jù)應(yīng)用功能指標(biāo)管理指標(biāo)分類數(shù)據(jù)組織指標(biāo)配置主題分析主題定義與指標(biāo)配置即席查詢應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)應(yīng)用功能應(yīng)用介紹43指標(biāo)分類基礎(chǔ)指標(biāo)

基礎(chǔ)指標(biāo)是數(shù)據(jù)倉庫中指標(biāo)的最小單元，是實(shí)際業(yè)務(wù)的反應(yīng)。衍生指標(biāo)

衍生指標(biāo)是以一個(gè)指標(biāo)自身所包含的信息為依據(jù)，利用不同的衍生方式產(chǎn)生的具有一定業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)集合。復(fù)合指標(biāo)

復(fù)合指標(biāo)是以一組基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)或已有的復(fù)合指標(biāo)所包含的信息為依據(jù)，利用維度間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過對(duì)不同的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合運(yùn)算產(chǎn)生的具有分析意義的數(shù)據(jù)集合。應(yīng)用介紹指標(biāo)分類應(yīng)用介紹44數(shù)據(jù)組織從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)組織應(yīng)用介紹45從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)

通過ETL過程，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)木幋a轉(zhuǎn)換，進(jìn)入操作數(shù)據(jù)區(qū)，形成構(gòu)建基礎(chǔ)指標(biāo)所必需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)。應(yīng)用介紹從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)應(yīng)用介紹46從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫 根據(jù)管理分析的需求，確定基礎(chǔ)指標(biāo)的度量、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)體（該數(shù)據(jù)實(shí)體稱為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集）；對(duì)操作數(shù)據(jù)區(qū)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、過濾、聚合等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)倉庫中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)體，完成基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集建設(shè)。應(yīng)用介紹從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用介紹47從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市平臺(tái)層

根據(jù)數(shù)據(jù)集市所針對(duì)的業(yè)務(wù)需求特性，確定一組指標(biāo)作為產(chǎn)生衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上確定衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的度量、度量運(yùn)算規(guī)則、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)集市中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)體；對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、過濾、聚合、運(yùn)算等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)集市中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)體，完成衍生指標(biāo)及復(fù)合指標(biāo)的事實(shí)表和維度表建設(shè)。應(yīng)用介紹從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市平臺(tái)層應(yīng)用介紹48指標(biāo)配置指標(biāo)定義關(guān)聯(lián)性設(shè)置應(yīng)用介紹指標(biāo)配置應(yīng)用介紹49指標(biāo)定義

指標(biāo)定義實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)在系統(tǒng)中的創(chuàng)建，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)加工過程的不同，分別完成對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)的定義。應(yīng)用介紹指標(biāo)定義應(yīng)用介紹50關(guān)聯(lián)性設(shè)置

指標(biāo)從技術(shù)角度來看都是具有關(guān)聯(lián)性的，對(duì)于指標(biāo)總會(huì)存一個(gè)到兩個(gè)相同的維度，而在業(yè)務(wù)人員來看，不同的指標(biāo)之間存在的關(guān)系并不唯一，關(guān)聯(lián)性的設(shè)置就是提供這樣的一個(gè)個(gè)性化的指標(biāo)關(guān)聯(lián)設(shè)置，用于解決不同業(yè)務(wù)人員對(duì)于指標(biāo)間關(guān)系的不用界定。應(yīng)用介紹關(guān)聯(lián)性設(shè)置應(yīng)用介紹51主題分析主題定義與配置即席查詢應(yīng)用介紹主題分析應(yīng)用介紹52主題定義與配置 主題是由一組面向特定管理分析需求的指標(biāo)、查詢方案及報(bào)表所構(gòu)成的。主題的名稱可由用戶自行定義。主題可包含若干個(gè)子主題，主題及若干級(jí)子主題構(gòu)成主題樹。應(yīng)用介紹主題定義與配置應(yīng)用介紹53即席查詢 即席查詢是基于指標(biāo)進(jìn)行主題分析的一項(xiàng)高級(jí)應(yīng)用應(yīng)用介紹即席查詢應(yīng)用介紹54數(shù)據(jù)管理功能元數(shù)據(jù)資源庫ETL過程安全設(shè)計(jì)應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)管理功能元數(shù)據(jù)資源庫應(yīng)用介紹55元數(shù)據(jù)資源庫元數(shù)據(jù)管理ETL元數(shù)據(jù)同步元數(shù)據(jù)完整性檢查應(yīng)用介紹元數(shù)據(jù)資源庫元數(shù)據(jù)管理應(yīng)用介紹56ETL過程ETL任務(wù)的分類ETL任務(wù)配置ETL任務(wù)管理應(yīng)用介紹ETL過程ETL任務(wù)的分類應(yīng)用介紹57安全分級(jí)應(yīng)用權(quán)限控制數(shù)據(jù)安全應(yīng)用介紹安全分級(jí)數(shù)據(jù)安全應(yīng)用介紹58主要分析下鉆 該功能用于在圖形組件中，對(duì)用戶選中的某個(gè)圖形區(qū)域所對(duì)應(yīng)的維度層次的子層次的明細(xì)數(shù)據(jù)的查詢展現(xiàn)。 用戶雙擊某個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)或在右鍵菜單中選擇下鉆項(xiàng)，如選中的單元格對(duì)應(yīng)單個(gè)維度，圖形組件直接以刷新原圖形的方式展現(xiàn)子層次明細(xì)數(shù)據(jù)。如選中的單元格對(duì)應(yīng)多個(gè)維度，則圖形組件先彈出選擇對(duì)話框由用戶選擇下鉆的維度，再以刷新原圖形的方式展現(xiàn)子層次明細(xì)數(shù)據(jù)。儀表盤不能執(zhí)行下鉆操作。應(yīng)用介紹主要分析應(yīng)用介紹59上鉆

該功能用于在圖形組件中，對(duì)用戶選中的某個(gè)圖形區(qū)域所對(duì)應(yīng)的維度層次的父層次的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的查詢展現(xiàn)。 用戶單擊某個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)，在右鍵菜單中選擇上鉆項(xiàng)，如選中的單元格對(duì)應(yīng)單個(gè)維度，圖形組件直接以刷新原圖形的方式展現(xiàn)父層次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。如選中的單元格對(duì)應(yīng)多個(gè)維度，則圖形組件先彈出選擇對(duì)話框由用戶選擇上鉆的維度，再以刷新原圖形的方式展現(xiàn)父層次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。儀表盤不能執(zhí)行上鉆操作。應(yīng)用介紹上鉆應(yīng)用介紹60旋轉(zhuǎn)

該功能用于將數(shù)據(jù)集中的位于行表頭和列表頭上的維度屬性或度量互換。 用戶點(diǎn)擊右鍵，在右鍵菜單中選擇旋轉(zhuǎn)操作，根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的數(shù)據(jù)系統(tǒng)自動(dòng)使用適合的圖形展現(xiàn)方式重繪圖形展現(xiàn)。排序 該功能用于指標(biāo)在某個(gè)維度上的排名的分析，如按地區(qū)排名。應(yīng)用介紹旋轉(zhuǎn)應(yīng)用介紹61條件查詢

該功能用于對(duì)現(xiàn)狀分析中的分析切片的簡單的維度過濾查詢及部分分析方式的指定，如地區(qū)和時(shí)間維度的過濾，在排序中指定TopN、BottomN或平均線等。應(yīng)用介紹條件查詢應(yīng)用介紹62同比分析 該功能用于指標(biāo)本期與去年同期的比較情況的分析，通常用同比增長量和同比增長率來反映，同比分析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動(dòng)分析完成。應(yīng)用介紹同比分析應(yīng)用介紹63環(huán)比分析

該功能用于指標(biāo)本期與上期的比較情況的分析，通常用環(huán)比增長量和環(huán)比增長率來反映，環(huán)比分析在分析中以彈出框的方該功能用于指標(biāo)本期與上期的比較情況的分析，通常用環(huán)比增長量和環(huán)比增長率來反映，環(huán)比分析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動(dòng)分析完成。式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動(dòng)分析完成。應(yīng)用介紹環(huán)比分析應(yīng)用介紹64占比分析

該功能用于指標(biāo)在某個(gè)維度上各成員占總數(shù)的百分比的分析，占比析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動(dòng)分析完成。80/20分析 該功能用于指標(biāo)在某個(gè)維度上統(tǒng)計(jì)完成總數(shù)百分之八十的成員情況的分析，80/20分析在分析中以彈出框的方式顯示，由系統(tǒng)根據(jù)指標(biāo)特性自動(dòng)分析完成。應(yīng)用介紹占比分析應(yīng)用介紹65穿透分析

該功能根據(jù)指標(biāo)定義的穿透方式，傳入用戶選中的表格中的某個(gè)單元格所對(duì)應(yīng)的維度屬性和度量信息，查詢其憑證數(shù)據(jù)。

穿透分為WebService和URL鏈接兩種方式，WebService方式返回根據(jù)傳入條件生成的URL，系統(tǒng)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)至該URL，URL鏈接方式一般為定制穿透，由系統(tǒng)直接跳轉(zhuǎn)到該URL。應(yīng)用介紹穿透分析應(yīng)用介紹66

展現(xiàn)方法文字報(bào)告

用文字簡單直接的描述客戶所最關(guān)心的內(nèi)容，一般放在頁面的上部最容易看到的位置應(yīng)用介紹展現(xiàn)方法應(yīng)用介紹67儀表盤

主要用于表示當(dāng)前工作完成情況、進(jìn)度等應(yīng)用介紹儀表盤應(yīng)用介紹68柱形圖

數(shù)據(jù)間的比較可以是同項(xiàng)數(shù)據(jù)的變化或不同項(xiàng)數(shù)據(jù)間的比較。數(shù)據(jù)正向直立演示應(yīng)用介紹柱形圖應(yīng)用介紹69折線圖

數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的演示，側(cè)重于單一的數(shù)據(jù)應(yīng)用介紹折線圖應(yīng)用介紹70餅圖 顯示每一組數(shù)據(jù)相對(duì)于總數(shù)值的大小，所占比重應(yīng)用介紹餅圖應(yīng)用介紹71雷達(dá)圖

顯示各組數(shù)據(jù)偏離數(shù)據(jù)中心點(diǎn)的距離應(yīng)用介紹雷達(dá)圖應(yīng)用介紹72面積圖

顯示每一數(shù)值所占大小隨時(shí)間或者類別而變化的曲線

應(yīng)用介紹面積圖應(yīng)用介紹73組合圖

將2種不互相干擾的圖形進(jìn)行組合而形成的新圖形（例如將柱圖同折線圖進(jìn)行組合）應(yīng)用介紹組合圖應(yīng)用介紹74其他圖形條形圖：數(shù)據(jù)間的比較，可以是同項(xiàng)數(shù)據(jù)的變化或不同項(xiàng)數(shù)據(jù)間的比較。數(shù)據(jù)橫向平行演示。XY散點(diǎn)圖：數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的演示，側(cè)重于成對(duì)的數(shù)據(jù)，不限于兩個(gè)變量。曲面圖：在連續(xù)曲面上跨兩維顯示數(shù)值的趨勢(shì)線，還可以顯示數(shù)值范圍。圓環(huán)圖：與餅圖類似，可以添加多個(gè)系列。氣泡圖：比較成組的三個(gè)數(shù)值，類似于散點(diǎn)圖。應(yīng)用介紹其他圖形應(yīng)用介紹75謝謝！謝謝！76數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心內(nèi)部知識(shí)培訓(xùn)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心77數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型78數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的起因數(shù)據(jù)庫方式數(shù)據(jù)倉庫方式數(shù)據(jù)與應(yīng)用分離，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高度共享、支持日常業(yè)務(wù)處理過程為目的（OLTP）以支持經(jīng)營管理過程中的決策制定為目的(DSS，OLAP,DM)20世紀(jì)90年代之前20世紀(jì)90年代之后數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的起因數(shù)據(jù)庫方式數(shù)據(jù)倉庫方式數(shù)79什么是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定?！猈.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述什么是數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的80數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的四個(gè)特征數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向主題的、集成的、不可更新的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理過程中的決策制定?！猈.H.Inmon數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)倉庫的四個(gè)特征數(shù)據(jù)倉庫就是一個(gè)面向81數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征一面向主題主題是用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，每一個(gè)主題基本對(duì)應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。如：>CRM>>優(yōu)質(zhì)客戶的挖掘

>>潛在大客戶的發(fā)現(xiàn)

>>……>ERP>>合同管理

>>物資庫存的管理

>>……面向主題是指數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是按主題進(jìn)行組織的，為按主題進(jìn)行決策的過程提供信息。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是原始、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，而特定分析領(lǐng)域數(shù)據(jù)則是需要對(duì)它們作必要的抽取、加工與總結(jié)而形成數(shù)據(jù)倉庫中的主題有時(shí)會(huì)因用戶主觀要求的變化而變化數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征一面向主題主題是用戶使用數(shù)據(jù)倉庫82數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征二集成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是為分析服務(wù)的，而分析需要多種廣泛的不同數(shù)據(jù)源以便進(jìn)行比較、鑒別，因此數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)必須從多個(gè)數(shù)據(jù)源中獲取，這些數(shù)據(jù)源包括多種類型數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)以及Internet網(wǎng)上數(shù)據(jù)等，它們通過數(shù)據(jù)集成而形成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)。統(tǒng)一

消除不同數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象綜合

對(duì)原有數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合和計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征二集成數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是為分析服83數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征三不可更新數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過抽取而形成的分析型數(shù)據(jù)，不具有原始性，主要供企業(yè)決策分析之用，執(zhí)行的主要是‘查詢’操作，一般情況下不執(zhí)行‘更新’操作。同時(shí)，一個(gè)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)環(huán)境也有利于數(shù)據(jù)分析操作和決策的制訂。需要更新的情況進(jìn)行新的決策時(shí)需要抽取和更新新的數(shù)據(jù)通過刪除丟棄一些過時(shí)的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征三不可更新數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過84數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征四隨時(shí)間不斷變化數(shù)據(jù)倉庫中的信息并不只是關(guān)于企業(yè)當(dāng)時(shí)或某一時(shí)點(diǎn)的信息，而是系統(tǒng)記錄了企業(yè)從過去某一時(shí)點(diǎn)到目前的各個(gè)階段的信息，通過這些信息可以對(duì)企業(yè)的發(fā)展歷程和未來趨勢(shì)作出定量分析和預(yù)測(cè)。時(shí)間屬性數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常都帶有時(shí)間屬性數(shù)據(jù)統(tǒng)一更新以時(shí)間段為單位數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述特征四隨時(shí)間不斷變化數(shù)據(jù)倉庫中的信息85什么是數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是公司一體化信息平臺(tái)的重要組成部分。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述廣義

企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用與數(shù)據(jù)資源進(jìn)行集中、集成、共享、分析的場(chǎng)所、工具、流程等的有機(jī)組合狹義

應(yīng)用層面的數(shù)據(jù)中心，具體包括數(shù)據(jù)倉庫和建立在數(shù)據(jù)倉庫之上的決策分析應(yīng)用、數(shù)據(jù)ETL、ODS數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、商務(wù)智能應(yīng)用和元數(shù)據(jù)管理等什么是數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)中心是公司一體化信息平臺(tái)的重要組成部分。數(shù)86數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的定位數(shù)據(jù)中心是企業(yè)一體化信息平臺(tái)的基礎(chǔ)，它可以為應(yīng)用系統(tǒng)的整合與數(shù)據(jù)共享提供有效的解決方案，保障企業(yè)數(shù)據(jù)的一致性、及時(shí)性、完整性、安全性、有效性和準(zhǔn)確性，提高企業(yè)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一性，消除企業(yè)普遍存在的信息孤島，解決信息系統(tǒng)溝通不暢的問題。數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的定位數(shù)據(jù)中心是企業(yè)一體化信息87數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的邏輯架構(gòu)（廣義）數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的邏輯架構(gòu)（廣義）88數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的功能單元數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述數(shù)據(jù)中心的功能單元89數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型90也叫事務(wù)處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫的日常聯(lián)機(jī)訪問操作，通常是對(duì)一個(gè)或一組記錄的查詢和修改，主要是為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。也叫聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）。操作型處理OLTP:On-LineTransactionProcessing特點(diǎn)1、通常僅僅是對(duì)一個(gè)或一組記錄的查詢或修改2、執(zhí)行頻率高3、關(guān)心處理的響應(yīng)時(shí)間、數(shù)據(jù)安全性和完整性等指標(biāo)OLTP與OLAP也叫事務(wù)處理，是指對(duì)數(shù)據(jù)庫的日常聯(lián)機(jī)訪問操作，通常是對(duì)一個(gè)或91也叫做信息型處理，主要用于企業(yè)管理人員的決策分析，為制訂企業(yè)的未來經(jīng)營管理計(jì)劃提供輔助決策信息。也叫做聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）。分析型處理OLAP:On-LineAnalyticalProcessing特點(diǎn)1、需要對(duì)大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸納和分析

2、需要訪問大量的歷史數(shù)據(jù)3、執(zhí)行頻率和對(duì)響應(yīng)時(shí)間的要求都不高典型的OLAP決策支持系統(tǒng)(DSS--DecisionSupportSystem)OLTP與OLAP也叫做信息型處理，主要用于企業(yè)管理人員的決策分析，為制訂企業(yè)92OLTP與OLAP在應(yīng)用上的差異OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如電費(fèi)交易OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果OLTP與OLAPOLTP與OLAP在應(yīng)用上的差異OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫93OLTP環(huán)境不適宜

OLAP應(yīng)用的原因在OLTP中直接構(gòu)建OLAP應(yīng)用是不合適的，要提高分析處理和決策支持的效率和有效性，必須將OLAP及其所需的綜合性數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的OLTP和細(xì)節(jié)性數(shù)據(jù)中分離出來，按照DSS的需要重新進(jìn)行組織，建立單獨(dú)的分析處理環(huán)境。原因有六條：1、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同2、數(shù)據(jù)集成問題3、數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)集成問題4、歷史數(shù)據(jù)問題5、數(shù)據(jù)的綜合問題6、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP與OLAPOLTP環(huán)境不適宜OLAP應(yīng)用的原因在OLTP中直接構(gòu)94原因一、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同OLTP每次操作處理的時(shí)間短，存取數(shù)據(jù)量小，但操作頻率高，并發(fā)程度大。OLAP每次分析可能需要連續(xù)運(yùn)行很長的時(shí)間，存取數(shù)據(jù)量大，但很少做這樣的分析處理，也沒有并發(fā)執(zhí)行的要求。OLTP與OLAP原因一、事務(wù)處理和分析處理的性能特性不同OLTP每次操作處95原因二、數(shù)據(jù)集成問題OLTP

一般只需要與本部門業(yè)務(wù)有關(guān)的當(dāng)前細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而對(duì)整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)的集成應(yīng)用考慮很少，這就造成大部分企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)是分散而非集成的。造成上述狀況的原因1、事務(wù)處理應(yīng)用的分散性2、數(shù)據(jù)不一致問題3、缺少分析所需的外部及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)OLAP

需要集成的數(shù)據(jù)，包括整個(gè)企業(yè)內(nèi)部各部門的相關(guān)數(shù)據(jù)，以及企業(yè)外部、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等處的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此用于分析處理的數(shù)據(jù)可能來自多種不同的數(shù)據(jù)源OLTP與OLAP原因二、數(shù)據(jù)集成問題OLTP一般只需要與本部門業(yè)務(wù)有關(guān)的當(dāng)96原因三、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行一次集成，以后就不再發(fā)生變化，稱為靜態(tài)集成對(duì)集成后的數(shù)據(jù)進(jìn)行周期性刷新，稱為動(dòng)態(tài)集成在采用靜態(tài)集成策略時(shí)，如果數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，那么這些變化就不能反映給決策者，導(dǎo)致決策使用的是過時(shí)的數(shù)據(jù)。因此集成數(shù)據(jù)必須以一定的周期進(jìn)行刷新（即采用動(dòng)態(tài)集成策略），但傳統(tǒng)的OLTP環(huán)境并不具備動(dòng)態(tài)集成的能力。OLTP與OLAP原因三、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)集成問題對(duì)所需數(shù)據(jù)進(jìn)行一次集成，以后就不再發(fā)97原因四、歷史數(shù)據(jù)問題OLTP一般只需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中一般也只存儲(chǔ)短期數(shù)據(jù)(3-6個(gè)月)，且不同數(shù)據(jù)的保存期限也不一樣OLAP更看重歷史數(shù)據(jù)

(5-10年)，可以通過對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的詳細(xì)分析來把握企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)歷史數(shù)據(jù)對(duì)于事務(wù)處理作用不大，但對(duì)于決策分析而言，如果沒有歷史數(shù)據(jù)的支撐，就變成了“無源之水”、“無本之木”。OLTP與OLAP原因四、歷史數(shù)據(jù)問題OLTP一般只需要當(dāng)前數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中98原因五、數(shù)據(jù)的綜合問題OLTP需要的是當(dāng)前的細(xì)節(jié)性操作數(shù)據(jù)，

OLAP

需要的往往是大量的總結(jié)性分析型數(shù)據(jù)，而非數(shù)據(jù)庫中的細(xì)節(jié)性操作型數(shù)據(jù)OLTP

系統(tǒng)中積累的是大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)，而OLAP并不對(duì)這些細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其原因是1、細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)量太大，影響處理效率2、不利于分析人員將注意力集中于有用的信息上這就是常說的數(shù)據(jù)庫中“數(shù)據(jù)豐富、信息貧困”現(xiàn)象。因此，在分析前往往需要對(duì)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同程度的綜合，傳統(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)不具備這種綜合能力，而且在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，這種綜合還往往因?yàn)槭且环N數(shù)據(jù)冗余而被限制。OLTP與OLAP原因五、數(shù)據(jù)的綜合問題OLTP需要的是當(dāng)前的細(xì)節(jié)性操作數(shù)據(jù)99原因六、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP

需要提供多種不同類型的數(shù)據(jù)訪問操作，且對(duì)于需要修改的數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)‘更新’數(shù)據(jù)庫OLAP數(shù)據(jù)的訪問操作以‘讀’操作為主，且不需要實(shí)時(shí)的‘更新’操作，只需要定時(shí)‘刷新’OLTP與OLAP原因六、數(shù)據(jù)的訪問問題OLTP需要提供多種不同類型的數(shù)據(jù)訪100OLAP與OLTP分離的好處1、提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能2、提高操作型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)吞吐量3、避免兩個(gè)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和用法的不同帶來的困擾建立數(shù)據(jù)倉庫的目的并不是要代替?zhèn)鹘y(tǒng)的事務(wù)處理系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫），而是為了適應(yīng)因市場(chǎng)商業(yè)經(jīng)營行為的改變和精細(xì)化管理而進(jìn)行的DSS的需要。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)正成為企業(yè)信息集成和輔助決策應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一OLTP與OLAPOLAP與OLTP分離的好處1、提高兩個(gè)系統(tǒng)的性能2、101數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型102基本概念對(duì)象（Object）和度量值（Measure）對(duì)象是我們所關(guān)心和分析的內(nèi)容觀察對(duì)象又稱為度量值度量值是一組值，而且通常為數(shù)字值度量值的選擇取決于最終用戶所請(qǐng)求的信息類型。一些常見的度量值有>>銷售電量 >>庫存量 >>發(fā)生金額>>職工人數(shù) >>線損率 >>發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念對(duì)象（Object）和度量值（Measure）對(duì)象103基本概念維度（Dimension）維度是我們觀察分析對(duì)象的角度例如：我們可以從三個(gè)“維度”來觀察“發(fā)現(xiàn)缺陷”這個(gè)對(duì)象>時(shí)間維度>缺陷類型>缺陷等級(jí)多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念維度（Dimension）維度是我們觀察分析對(duì)象的104基本概念層（Layer）對(duì)分析對(duì)象可以在不同的深度層面上進(jìn)行分析與觀察，并可能得到不同的分析結(jié)果。因此，‘層’反映了對(duì)分析對(duì)象的觀察深度一般而言，‘層’是與‘維’相關(guān)聯(lián)的。在一個(gè)‘維’中可允許存在若干個(gè)‘層’，并且可以采用多種不同的‘層’次劃分方法>日期維

1、日期——月份——季度——年

2、日期——周——年多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念層（Layer）對(duì)分析對(duì)象可以在不同的深度層面上進(jìn)105基本概念維度成員（DimensionMember）維度的一個(gè)取值稱為該維度的一個(gè)“維度成員”如果一個(gè)維度是多層次的，則該維度的“維度成員”可以是1、在不同維度層次上的取值的組合2、在某個(gè)維度層次上的取值對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)來說，維度成員是該數(shù)據(jù)項(xiàng)在某維度中位置的描述。多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念維度成員（DimensionMember）維度的106基本概念多維數(shù)據(jù)集（Multi-DimensionalDataset）一個(gè)多維數(shù)據(jù)集可以表示為(維1，維2，……,維n，變量)變量表示我們觀察的數(shù)據(jù)對(duì)象維1，維2，……,維n分別表示我們觀察的各個(gè)角度如(時(shí)間，單位，缺陷類別，缺陷等級(jí)，發(fā)現(xiàn)缺陷數(shù)量)是一個(gè)有關(guān)“發(fā)現(xiàn)缺陷”的四維數(shù)據(jù)集，其數(shù)據(jù)成員可表示為：>（2008年，江蘇，線路缺陷，Ⅰ類缺陷，300）>（2008年1月，南京，設(shè)備缺陷，Ⅱ類缺陷，35）多維數(shù)據(jù)分析模型基本概念多維數(shù)據(jù)集（Multi-DimensionalD107多維數(shù)據(jù)分析模型事實(shí)表：銷售表（產(chǎn)品標(biāo)識(shí)符，商店標(biāo)識(shí)符，日期標(biāo)識(shí)符，銷售額）維表1：產(chǎn)品表（產(chǎn)品標(biāo)識(shí)符，類別，大類別）維表2：商店表（商店標(biāo)識(shí)符，市名，省名，國名，洲名）維表3：時(shí)間表（時(shí)間標(biāo)識(shí)符，日期，月份，季度，年份）多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析模型事實(shí)表：多維數(shù)據(jù)分析模型108數(shù)據(jù)立方體（DataCube）存放數(shù)據(jù)視圖的多維數(shù)據(jù)模型稱為數(shù)據(jù)立方體數(shù)據(jù)立方體可以是物理存在的，也可以是一個(gè)邏輯定義三個(gè)維度以上的數(shù)據(jù)立方體也稱為數(shù)據(jù)超立方體超過三個(gè)維度的信息難以實(shí)現(xiàn)全維度的同時(shí)展現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)立方體（DataCube）存放數(shù)據(jù)視圖的多維數(shù)據(jù)模型稱109多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析是指對(duì)以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等各種分析動(dòng)作，以求剖析數(shù)據(jù)，使最終用戶能從多個(gè)角度、多個(gè)側(cè)面地觀察數(shù)據(jù)，從而深入地了解被包含在數(shù)據(jù)中的信息、內(nèi)涵。切片（Slice）根據(jù)某一維上的某個(gè)維成員值選擇統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析切塊（Dice）根據(jù)某一維上的某個(gè)維成員取值的區(qū)間選擇統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析旋轉(zhuǎn)調(diào)整維的排列次序的動(dòng)作稱為旋轉(zhuǎn)鉆取>上鉆：也稱‘?dāng)?shù)據(jù)概括’（rollup）

>下鉆：也稱‘?dāng)?shù)據(jù)細(xì)化’（drilldown）多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析多維數(shù)據(jù)分析是指對(duì)以多維形式組織起來的數(shù)據(jù)采取切110多維數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)概括（rollup）將多維下標(biāo)的取值提升到較高的概念層次上，從而形成新的統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果，并進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)細(xì)化（drilldown）將多維下標(biāo)的取值降低到較低的概念層次上，從而形成更細(xì)致的統(tǒng)計(jì)查詢結(jié)果，并進(jìn)行分析。Cube多維數(shù)據(jù)分析模型多維數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)概括（rollup）將多維下標(biāo)的取值提升到111利用切片和切塊（sliceanddice）功能、逐層細(xì)化（drill）功能、維旋轉(zhuǎn)功能等，可以輕松地完成傳統(tǒng)方法難以完成的工作多維數(shù)據(jù)分析以“產(chǎn)品、城市、時(shí)間”三維數(shù)據(jù)為例>切片對(duì)三維數(shù)據(jù)，通過“切片”和“旋轉(zhuǎn)”（選擇特定切割方向），分別從城市到產(chǎn)品等不同的角度觀察各年的銷售情況>鉆取沿時(shí)間維下鉆，可以從年銷售量出發(fā)進(jìn)而觀察各季度的銷售情況>旋轉(zhuǎn)變換觀察角度，可以從各時(shí)間段每種產(chǎn)品的銷售情況轉(zhuǎn)而分析各類產(chǎn)品在不同城市間的銷售情況多維數(shù)據(jù)分析模型利用切片和切塊（sliceanddice）功能、逐層細(xì)化112數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型數(shù)據(jù)整合應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)中心概述OLTP與OLAP多維數(shù)據(jù)分析模型113系統(tǒng)功能模塊概述

系統(tǒng)功能模塊可根據(jù)面向系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員和公司級(jí)管理人員等不同角色進(jìn)行劃分。面向用戶系統(tǒng)管理員、開發(fā)人員的功能模塊面向公司級(jí)管理人員的功能模塊面向開發(fā)人員的功能模塊應(yīng)用介紹系統(tǒng)功能模塊概述應(yīng)用介紹114業(yè)務(wù)描述通過OLAP建模工具構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析模型，以報(bào)表、查詢、動(dòng)態(tài)分析等段實(shí)現(xiàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。應(yīng)用介紹業(yè)務(wù)描述通過OLAP建模工具構(gòu)建多維數(shù)據(jù)分析模型，以報(bào)表、查115設(shè)計(jì)方案概述系統(tǒng)以查詢、動(dòng)態(tài)分析等手段實(shí)現(xiàn)對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分析和展現(xiàn)。

應(yīng)用介紹設(shè)計(jì)方案概述應(yīng)用介紹116主要業(yè)務(wù)功能數(shù)據(jù)組織功能數(shù)據(jù)應(yīng)用功能數(shù)據(jù)管理功能應(yīng)用介紹主要業(yè)務(wù)功能應(yīng)用介紹117數(shù)據(jù)組織功能數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的定義數(shù)據(jù)倉庫的作用數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分類應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)組織功能應(yīng)用介紹118數(shù)據(jù)應(yīng)用功能指標(biāo)管理指標(biāo)分類數(shù)據(jù)組織指標(biāo)配置主題分析主題定義與指標(biāo)配置即席查詢應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)應(yīng)用功能應(yīng)用介紹119指標(biāo)分類基礎(chǔ)指標(biāo)

基礎(chǔ)指標(biāo)是數(shù)據(jù)倉庫中指標(biāo)的最小單元，是實(shí)際業(yè)務(wù)的反應(yīng)。衍生指標(biāo)

衍生指標(biāo)是以一個(gè)指標(biāo)自身所包含的信息為依據(jù)，利用不同的衍生方式產(chǎn)生的具有一定業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)集合。復(fù)合指標(biāo)

復(fù)合指標(biāo)是以一組基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)或已有的復(fù)合指標(biāo)所包含的信息為依據(jù)，利用維度間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過對(duì)不同的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合運(yùn)算產(chǎn)生的具有分析意義的數(shù)據(jù)集合。應(yīng)用介紹指標(biāo)分類應(yīng)用介紹120數(shù)據(jù)組織從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市應(yīng)用介紹數(shù)據(jù)組織應(yīng)用介紹121從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)

通過ETL過程，對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)木幋a轉(zhuǎn)換，進(jìn)入操作數(shù)據(jù)區(qū)，形成構(gòu)建基礎(chǔ)指標(biāo)所必需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)。應(yīng)用介紹從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)到操作數(shù)據(jù)區(qū)應(yīng)用介紹122從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫 根據(jù)管理分析的需求，確定基礎(chǔ)指標(biāo)的度量、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)體（該數(shù)據(jù)實(shí)體稱為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集）；對(duì)操作數(shù)據(jù)區(qū)中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、過濾、聚合等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)倉庫中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)體，完成基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集建設(shè)。應(yīng)用介紹從操作數(shù)據(jù)區(qū)到數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用介紹123從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市平臺(tái)層

根據(jù)數(shù)據(jù)集市所針對(duì)的業(yè)務(wù)需求特性，確定一組指標(biāo)作為產(chǎn)生衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上確定衍生指標(biāo)、復(fù)合指標(biāo)的度量、度量運(yùn)算規(guī)則、維度及維度的層次結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)組織模型；依據(jù)數(shù)據(jù)模型在數(shù)據(jù)集市中創(chuàng)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)體；對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、過濾、聚合、運(yùn)算等操作，并將操作后所獲得的數(shù)據(jù)集加載至數(shù)據(jù)集市中的相應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)體，完成衍生指標(biāo)及復(fù)合指標(biāo)的事實(shí)表和維度表建設(shè)。應(yīng)用介紹從數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)集市平臺(tái)層應(yīng)用介紹124指標(biāo)配置指標(biāo)定義關(guān)聯(lián)性設(shè)置應(yīng)用介紹指標(biāo)配置應(yīng)用介紹125指標(biāo)定義

指標(biāo)定義實(shí)現(xiàn)了指標(biāo)在系統(tǒng)中的創(chuàng)建，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)加工過程的不同，分別完成對(duì)基礎(chǔ)指標(biāo)、衍生指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)的定義。應(yīng)用介紹指標(biāo)定義應(yīng)用介紹126關(guān)聯(lián)性設(shè)置

指標(biāo)從技術(shù)角度來看都是具有關(guān)聯(lián)性的，對(duì)于指標(biāo)總會(huì)存一個(gè)到兩個(gè)相同的維度，而在業(yè)務(wù)人員來看，不同的指標(biāo)之間存在的關(guān)系并不唯一，關(guān)聯(lián)性的設(shè)置就是提供這樣的一個(gè)個(gè)性化的指標(biāo)關(guān)聯(lián)設(shè)置，用于解決不同業(yè)務(wù)人員對(duì)于指標(biāo)間關(guān)系的不用界定。應(yīng)用介紹關(guān)聯(lián)性設(shè)置應(yīng)用介紹127主題分析主題定義與配置即席查詢應(yīng)用介紹主題分析應(yīng)用介紹128主題定義與配置 主題是由一組面向特定管理分析需求的指標(biāo)、查詢方案及報(bào)表所構(gòu)成的。主題的名稱可由用戶自行定義。主題可包含若干個(gè)子主題，主題及若干級(jí)子主題構(gòu)成主題樹。應(yīng)用介紹主題定義與配置應(yīng)用介紹129即