一 Why

• 数据不兼容, 很难被整合
• 战略决策需要数据的分析
• 推荐系统

二 What

• 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合
  

三 面向主题

• 主题（Subject）是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念
• 每一个主题基本对应一个宏观的分析领域
• 在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象
  • 例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”

提取主题

• 一个面向事务处理的“商场”数据库系统，其数据模式如下
  • 采购子系统：
    • 订单（订单号，供应商号，总金额，日期）
    • 订单细则（订单号，商品号，类别，单价，数量）
    • 供应商（供应商号，供应商名，地址，电话）
  • 销售子系统：
    • 顾客（顾客号，姓名，性别，年龄，文化程度，地址，电话）
    • 销售（员工号，顾客号，商品号，数量，单价，日期）
  • 库存管理子系统：
    • 领料单（领料单号，领料人，商品号，数量，日期）
    • 进料单（进料单号，订单号，进料人，收料人，日期）
    • 库存（商品号，库房号，库存量，日期）
    • 库房（库房号，仓库管理员，地点，库存商品描述）
  • 人事管理子系统：
    • 员工（员工号，姓名，性别，年龄，文化程度，部门号）
    • 部门（部门号，部门名称，部门主管，电话）

四 集成

• 集成性是指数据仓库中数据必须是一致的
  • 数据仓库的数据是从原有的分散的多个数据库、数据文件和数据段中抽取来的
  • 数据来源可能既有内部数据又有外部数据
    • 例如F/M，0/1，A/B
• 集成方法
  • 统一：消除不一致的现象
  • 综合：对原有数据进行综合和计算

五 非易失

• 数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型数据
  • 不具有原始性
  • 主要供企业决策分析之用
  • 执行的主要是‘查询’操作，一般情况下不执行‘更新’操作
  • 一个稳定的数据环境也有利于数据分析操作和决策的制订

六 随时间变化

• 数据仓库以维的形式对数据进行组织，时间维是数据仓库中很重要的一个维度
  • 不断增加新的数据内容
  • 不断删去旧的数据内容
  • 更新与时间有关的综合数据

七 项目-基于物联网的物流数仓系统

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