数据仓库的构建和ETL课程设计

Northwind数据仓库的构建和ETL 课程设计与实验报告

课程设计与实验教学目的与基本要求

数据仓库与知识工程课程设计与实验是学习数据仓库与知识工程的重要环节，通过课程设计与实验，可以使学生全面地了解和掌握数据仓库与知识工程课程的基本概念、原理及应用技术，使学生系统科学地受到分析问题和解决问题的训练，提高运用理论知识解决实际问题的能力。

使学生在后继课的学习中，能够利用数据仓库与数据挖掘技术及实践经验，解决相应的实际问题，并能在今后的学习和工作中，结合自己的专业知识，开发相应的数据仓库与数据挖掘应用程序。培养学生将已掌握的理论与实践开发相结合的能力，以及在应用方面的思维能力和实践动手能力。

课程设计与实验一数据仓库的构建和ETL

（一）目的

1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；

2．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。

3．掌握ETL实现的基本方法及其相关工具的使用。

（二）内容

1. 以SQL Server为系统平台，设计、建立创建数据仓库NorthwindDW（根据课程设计内容）。

2. 将业务数据库Northwind的数据经过ETL导入（或加载）到数据仓库NorthwindDW。

3. 将数据仓库NorthwindDW事实表的前100个记录导出到Excel中。

（三）数据仓库设计要求

Northwind数据库存储了一个贸易公司的订单数据、产品数据、顾客数据、员工数据、供货商数据等，假设贸易公司的经营者迫切的需要准确地把握贸易公司经营情况，跟踪市场趋势，更加合理地制定商品采购、营销和奖励政策。具体的分析需求是：

●分析某商品在某地区的销售情况

●分析某商品在某季度的销售情况

●分析某年销售多少金额的产品给顾客

●分析某员工的销售业绩

任务：确定主题域、确定系统（或主题）的边界。设计数据模型（星型模型）的事实表和维表。

实验步骤一、主题需求分析:

主题域：订单主题，商品主题，员工主题；

订单相关边界：Orders，Order Details，Employees；

商品相关边界：Products，Order Details；

员工相关边界：Employees，Orders；

实验步骤二、构建数据模型以及相应的事实表和维度表：1.原始关系图:

2.去除不需要的表和与需求分析无关的字段:

5.根据信息分析包以及表间关系图设计具体维度表和事实表:

6. 下图显示了Northwind数据库的星型雪花架构结构图：

实验步骤三、创建数据仓库并抽取转换导入数据：

1.首先打开SQL Server Business Intelligence Development Studio, 创建一个新的SQL Server Integration Services项目,并取名为northwind

2.点击确定后生成以下界面。

3.接下来在菜单栏中点击[项目]选择SSIS导入和导出向导，在弹出来的窗口里选择SQL Native Client 10.0 作为数据源，数据库下拉选择已装好的Northwind数据库，点击下一步。

4.进入数据目标的操作界面，这里需要新建一个数据仓库，以后数据经过ETL过程后，数据存放到这个数据仓库中。

5.选择数据的复制方式，如下图所示，有两种方式，一种是直接将表复制过去，这种方式不是很灵活，对多表连接存在一定的局限性。这里采用的第二种方法。

6.接下来输入SQL语句，目前进行提取和转换的是事实表orders，sql语句必须写正确，要不然会影响后面的导入数据。点击分析可以查看是否有误，没有的话即可进入下一步。

7.接下来可以编辑表之间的映射关系。当时我想把表名改成其他更形象具体的名字，可是不知道为什么，如果把【查询】改了之后，后面的数据加载就会有问题。这也是一个有待解决的问题。

8.点击完成后即可以完成本次表格的导入。

的工具箱，拖出来数据流源的OLE DB源和数据流目标的OLE DB目标两个元件到界面上。

10. 右击OLE DB源选择编辑，OLE DB连接管理器那一定要看清楚是对什么进行的编辑，如果是源，就要选source..。然后再对目标进行编辑，需要新建一个表来进行映射。

11.直到所有的与事实表相关的维表全部编辑完，右击右侧的你刚刚生成的包，设为启动项，再运行程序。

12.调试成功的话所有的元件底色都会变成绿色，如图所示：

13.此时回到NorthDW数据仓库中可以发现，全部的表已成功导入完毕，接下来回到数据库系统中给所生成的各表手动建立主键约束以及关系设置，全部操作完成之后本次数据仓库抽取-转换-导入数据宣告完成。

Orders事实表

Employee维表

实验步骤四、导出指定内容数据至Excel表格：

1.执行事实表Sales的数据导出至excel操作，首先右键单击NorthwindDW数据仓库，在

弹出的菜单下依次点击任务->导出数据。

2.接着在需要复制的数据源处选择SQL Native Client 10.0，数据库选择NorthDW，点击下

一步。

3.选择目标为Microsoft Excel，自行设置文件存放路径，Excel版本推荐选择97-2005，然

后点击下一步，选择编写查询以指定要传输的数据。

4.接着使用SQL语句写出想要导出来的表以及相应的内容即可。本次目标是导出Sales事

实表的前100行

5.点击下一步后即可生成对应的Excel文件，导出任务成功，事实表前100个记录。

6.

实验结果：

1. 确定主题域、确定系统（或主题）的边界。完成了NorthDW 的星型雪花结构设计，确定全部维表和事实表。

2.设计、建立创建数据仓库NorthDW。

3.将业务数据库Northwind的数据经过ETL导入（或加载）到数据仓库NorthDW。

4.将数据仓库NorthDW事实表的前100个记录导出到Excel中。

实验问题和总结：

本次实验花了我很多的心思和心血，主要是觉得自己基础太薄弱。实验的最终结果由于时间关系跟自己最初想做的不太一样。主要是在开始花掉了太多的时间，但是整个流程自己还是了解得挺好了，所以说做出一个更好的东西出来也只是时间问题。

在做的过程中，遇到了很多小问题。

1.创建数据仓库表的时候，到底是从原有的数据库中复制还是用sql语句创建复制。

刚开始我是用的sql语句复制，当时就因为一个小小的圆点问题耽搁了很多时间，没有解决出来，就尝试用原有数据库中的表复制，但是问题就来了，多个表连接再映射没法做，最后还是通过sql语句实现的。

2.表映射完后，对数据的加载也出现了问题。刚开始老不成功，最后发现时表重复的

原因，因为自己反复新建了很多个项目和相同的表，只要把书库仓库中的同名表删掉就可以加载了。

导出数据的时候也出现了问题，后来发现原来我的表名和关键字重复了，只需要将数据仓库的order表重新命名就好了。

3.

4．生成数据仓库表的关系图的时候，由于两张表的customerID数据类型不同，则不能添加主外键关系，本来想直接在数据库里改的，但是不允许修改，就只能借助数

据转换工具，但是数据转换现在还没有研究成功。

5. 其实还想做更多的任务，比如字段的拼接，由于时间关系这次没有做，但是下来会

花时间来做做。

遇到的问题肯定不止这一点点，但都是些很小的问题，通过自己的研究和同学的帮助最终做出一个勉强的东西，但是下来我会接着研究的，因为通过学习，感觉数据仓库还是挺有趣的。

数据仓库的构建和ETL专业课程设计样本

数据仓库的构建和ETL专业课程设计

Northwind数据仓库的构建和ETL 课程设计与实验报告

课程设计与实验教学目的与基本要求 数据仓库与知识工程课程设计与实验是学习数据仓库与知识工程的重要环节，通过课程设计与实验，可以使学生全面地了解和掌握数据仓库与知识工程课程的基本概念、原理及应用技术，使学生系统科学地受到分析问题和解决问题的训练，提高运用理论知识解决实际问题的能力。 使学生在后继课的学习中，能够利用数据仓库与数据挖掘技术及实践经验，解决相应的实际问题，并能在今后的学习和工作中，结合自己的专业知识，开发相应的数据仓库与数据挖掘应用程序。培养学生将已掌握的理论与实践开发相结合的能力，以及在应用方面的思维能力和实践动手能力。 课程设计与实验一数据仓库的构建和ETL （一）目的 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 3．掌握ETL实现的基本方法及其相关工具的使用。

（二）内容 1. 以SQL Server为系统平台，设计、建立创建数据仓库NorthwindDW（根据课程设计内容）。 2. 将业务数据库Northwind的数据经过ETL导入（或加载）到数据仓库NorthwindDW。 3. 将数据仓库NorthwindDW事实表的前100个记录导出到Excel中。 （三）数据仓库设计要求 Northwind数据库存储了一个贸易公司的订单数据、产品数据、顾客数据、员工数据、供货商数据等，假设贸易公司的经营者迫切的需要准确地把握贸易公司经营情况，跟踪市场趋势，更加合理地制定商品采购、营销和奖励政策。具体的分析需求是： ●分析某商品在某地区的销售情况 ●分析某商品在某季度的销售情况 ●分析某年销售多少金额的产品给顾客 ●分析某员工的销售业绩 任务：确定主题域、确定系统（或主题）的边界。设计数据模型（星型模型）的事实表和维表。

数据仓库模型的设计

2.5数据仓库模型的设计 数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151: .概念模型设计; .逻辑模型设计; .物理模型设计; 下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。 2.5.1概念模型设计 进行概念模型设计所要完成的工作是: <1>界定系统边界 <2>确定主要的主题域及其内容 概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。 概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。 1.界定系统的边界 数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前: . 要做的决策类型有哪些? . 决策者感兴趣的是什么问题? . 这些问题需要什么样的信息? . 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据? 这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。 2，确定主要的主题域 在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内

数据仓库建设方案详细

第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume

及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分容：外部数据汇集、部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:

数据仓库

哈尔滨工业大学华德应用技术学院实验报告 课程名称：数据仓库与数据挖掘 系别：计算机应用技术系 专业：软件工程 学号：1099111130 姓名：陈天任 学期：2012春季学期 实验成绩：

实验项目列表 序号实验名称成绩1SQL Server Integration Services 2SQL Server Analysis Services 3SQL Server Reporting Services 4 5 6 7 8 9 10 11 12 指导教师签字：

实验名称：实验一SQL Server Integration Services 实验时间:2012.4.17实验地点:S201 实验目的：熟悉数据仓库的ETL操作,熟悉SQL Server2005中SSIS的使用；熟练掌握平面文件、excel文件和sql server三者之间的数据转换； 实验步骤：启动SSMS,在sql server2005中新建一个数据库命名为dw。在dw数据库上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“任务→导入数据”,设置表名字T2、选择文件源类型excel、选择文件地址、选择导入的数据库dw、设置字段名、设置字段类型。所有的设置完成点击“完成”.打开数据库，查看表，刷新，导入完成。 在Microsoft SQL Server2005中启动SQL Server Business Intelligence Development Studio，在文件菜单中选择“新建→项目”，在弹出的新建项目对话框中选择，填好名称和位置后，点击确定。（1）在Microsoft SQL Server2005的dw数据库中，新建user表，结构如下一图：新建系别表，结构如下二图： （2）控制流中添加数据流任务，数据流中添加 ，，。 （3）设置平面文件源，源文件text1,设置OLE DB，第四列“系别编号”参照新建的系别表中的“编号”，将test1中的前三列及系别表中的系别列导入到dw数据库中的user表中，建立三者的关系，点击文件点启动，等三个控件都变成绿色代表导入成功。 3.将AdventureWorks数据Production.TransactionHistoryArchive表里

数据仓库项目常见管理问题

1.项目管理问题 1．企业经历过两次失败的数据仓库建设，现在是第三次，人们普遍认为这次也将会失败。项目经理应该作些什么来消除人们对数据仓库的消极看法？ 2．企业的业务系统方，即OLTP方的工作人员对数据仓库方不配合，比如对数据仓库的源数据申请置之不理。项目经理应该如何来应付这种情况？ 3．企业的管理层变动较频繁，支持数据仓库的企业领导可能会离开，面对这种情况，项目经理应该如何应付？ 4．企业雇佣一家咨询公司来实现一个数据仓库，但是企业的CIO认为数据仓库的建设是对其职位和权威的挑战，不断给咨询人员和项目设置障碍。咨询人员应该如何来应付这种情况？ 5．企业管理层希望试验系统（原型系统）具有和生产系统相同级别的数据质量。项目经理应该如何做，才能让管理层相信，试验系统不必和生产系统具有相同级别的数据质量？ 6．用户部门领导对共享数据不配合或者只在表面上配合。他们希望能够控制谁能查看什么数据以及什么时候可以查看。数据仓库团队怎样才能让部门领导把数据的访问权共享出来？ 7．建立好的数据几乎满足所有的成功标准。但是企业的高级管理层对数据仓库的反应很冷淡。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2.项目需求问题 1．数据仓库项目已经开发了6个月的时间，在项目的开发过程中，数据仓库团队发现业务源系统正在被重写，业务系统在不断的变化，一个新的系统开发出来预计只有8个月的寿命。数据仓库团队应该如何应付这种情况？ 2．源系统和数据仓库系统同期建设。但是源系统在不断的变化中，而且源系统的开发团队没有将变化告知数据仓库团队，数据仓库团队在测试过程中出现故障才发现这些变化。这种没有告知有可能是故意的。数据仓库团队应该如何来应付这种情况？ 3．数据仓库项目开始时，企业制定了一套有效的数据仓库目标。但是，随着时间的流逝，企业又制定了一些决策，采取了一些行动，这些决策和行动与最初的目标背道而驰。数据仓库团队应该如何应付这种情况? 4．数据仓库项目进展十分顺利，但是根本没有办法判断项目将来是否能够成功。要想为数据仓库确立一个完全合适的目标是不可能的。企业应该如何来面对这种状况？

数据仓库与数据挖掘课程设计报告书

目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)

1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。

数据仓库建设方案84099

1.数据仓库概述 经过多年IT的建设，信息对于XXX 的日常管理已经日益重要，并逐渐成为重要的信息资产，信息资产的管理已经成为日常管理中一个非常重要的环节。如何管理和利用好XXX 内部纷繁的数据也越来越成为信息管理的一项重要工作。 在过去相当一段时间内，XXX 业务系统的构建主要围绕着业务的数据展开，应用的构建多是自下而上构建，主要以满足某个部门的业务功能为主，我们称之为业务处理的时代。这样的构建方式造成了一个个分立的应用，分立的应用导致了一个个的静态竖井。由于数据从属于应用，缺乏XXX 全局的单一视图，形成了一个个信息孤岛，分立的系统之间缺乏沟通，同样数据的孤岛导致只能获得片面的信息，而不是全局的单一视图。存储这些信息的载体可能是各种异构或同构的关系型数据库，也有可能是XML 、EXCEL 等文件。因此，构建新一代的一体化平台提上了日程并最终促成全域数据的管理方式，目的是覆盖XXX 各个环节的关键业务数据，完善元数据管理，形成全局的数据字典、业务数据规范和统一的业务指标含义，能够灵活的获取XXX 业务数据的单一视图（需要保证数据的一致性、完整性、准确性和及时性）。数据的交换和共享主要发生在上下级组织机构之间或同级的不同部门之间。最终，这些数据可以为部队分析、决策支持（多维分析、即席查询、数据挖掘）等应用提供更及时、准确、有效的支持。 数据仓库的目标是实现跨系统数据共享，解决信息孤岛，提升数据质量，辅助决策分析，提供统一的数据服务。同时，数据仓库的构建也面临着各种挑战，比如信息整合在技术上的复杂度、信息整合的管理成本、数据资源的获取、信息整合的实施周期以及整合项目的风险等。

数据仓库设计的21条原则：7个步骤,7个禁忌和7种思路

高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，

浅谈数据仓库中的元数据管理技术

浅谈数据仓库中的元数据管理技术 孙力君仇道霞方峻峰宋楠 山东省烟草公司信息中心 摘要：数据仓库是数据库的发展方向之一，对企业管理和决策支持起着重要的辅助作用。简要介绍了数据仓库和元数据的基本概念，重点阐述了元数据的概念、作用、CWM标准、来源，并就元数据具体应用进行了初步的研究和探讨。 关键词：数据仓库；元数据； 1. 引言 随着市场竞争的越来越激烈，烟草行业的信息化建设不断的深入发展，全行业形成了“以信息化带动烟草行业现代化建设”的基本共识，明确了“统一标准、统一平台、统一数据库、统一网络”，逐步实现系统集成、资源整合、信息共享的信息化建设总体要求，走过了“由基础性向应用性、由局部性向全局性、由分散性向集中性建设”的三个转变历程，初步形成了“数字烟草”的行业信息化建设格局，既对行业数据中心的建设提出了迫切的要求，也为行业数据中心建设奠定了坚实的基础。 随着数据库技术尤其是数据仓库技术的发展，人类能更容易获得自己需要的数据和信息，由于元数据是数据仓库中非常重要的组成部分，因此讨论和研究元数据在数据仓库中的作用和应用，具有非常重要的意义。 元数据管理是山东烟草数据中心建设的重要组成部分，元数据管理平台为用户提供高质量、准确、易于管理的数据，它贯穿数据中心构建、运行和维护的整

个生命周期。同时，在数据中心构建的整个过程中，数据源分析、ETL过程、数据库结构、数据模型、业务应用主题的组织和前端展示等环节，均需要通过相应的元数据的进行支撑。元数据管理的生命周期包括元数据获取和建立、元数据的存储、元数据浏览、元数据分析、元数据维护等部分。 通过元数据管理，形成整个系统信息数据资的准确视图，通过元数据的统一视图，缩短数据清理周期、提高数据质量以便能系统性地管理数据中心项目中来自各业务系统的海量数据，梳理业务元数据之间的关系，建立信息数据标准完善对这些数据的解释、定义，形成企业范围内一致、统一的数据定义，并可以对这些数据来源、运作情况、变迁等进行跟踪分析。完善数据中心的基础设施，通过精确把握经营数据来精确把握瞬息万变的市场竞争形式，使山东烟草在市场竞争中保持优势。 总的来说，元数据管理平台集成相关的元数据，形成企业的全局数据视图，提供企业级共享元数据的平台，是烟草业务系统的基础设施，对业务系统的发展、应用和数据质量的提升有着深远影响。 2.数据仓库概述 目前有关数据仓库的概念有多种，其中最经典的，引用最为广泛的定义是W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》一书中给出的，他指出：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程”。[1] 之所以要引入数据仓库，是因为随着信息时代的到来，如何从大量已存在的数据中提取出自己所感兴趣的信息并进行分析和预测越来越成为企业管理者和决策者所关心的问题。为了更好的进行管理和决策，许多企业都选择了数据仓库，利用数据仓库可以对各种源数据进行抽取、清理、加工

《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告模板

江西理工大学应用科学学院 《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告 题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘 系别： 班级： 姓名： 二〇一二年六月

目录 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1) 1.任务描述 (2) 2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................ 3.设置数据源 ................................................................................................................................ 二、销售数据OLAP分析............................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.设计星型架构多维数据集(Sales) ............................................................................................. 3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................ 4.OLAP分析................................................................................................................................. 三、人力资源数据OLAP分析....................................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................ 3.修改多维数据集(HR)的结构.................................................................................................... 4.设计存储和数据集处理............................................................................................................ 5.OLAP分析 ................................................................................................................................ 四、数据仓库及多维数据集其它操作 ........................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................ 3.查看元数据................................................................................................................................ 4.创建对策.................................................................................................................................... 5.钻取............................................................................................................................................ 6.建立远程Internet 连接............................................................................................................ 五、数据仓库高级操作 ................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建分区 .................................................................................................................................... 3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................ 4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................ 5.备份/还原数据仓库 ................................................................................................................. 六、数据挖掘 ................................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 .................................................................................... 3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................ 4.创建聚类挖掘模型 .................................................................................................................... 5.聚类挖掘结果分析 .................................................................................................................... 6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................ 7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................

数据仓库-系统设计说明书

归一大数据平台 数据仓库 系统设计说明书受控不受控

修改变更记录：

目录 1引言 (5) 1.1文档编制目的 (5) 1.2背景 (6) 1.3词汇表 (6) 1.4参考资料 (6) 2总体设计 (7) 2.1软件体系结构 (7) 2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。 2.3系统物理结构 (7) 2.4技术路线 (8) 3系统接口设计 (8) 3.1用户接口 (8) 4子系统/模块设计 (8) 4.1数据仓库 (8) 4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8) 4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10) 4.1.3IDL(宽表)层设计 (11) 4.1.4PDL(应用)层设计 (12) 4.1.5PUB(维度)层设计 (15) 4.1.6数据导出设计 (16) 5数据结构与数据库设计 (17) 6外部存储结构设计 (17) 7故障处理说明 (17) 8尚需解决的问题 (18)

编写指南： 本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。描述系统整体情况。如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不

数据仓库中元数据的管理

数据仓库中元数据的管理M etadata M anagem en t i n a Data W arehouse 同济大学计算机科学与工程系(上海200092) 史金红　吴永明 【摘要】　介绍了数据仓库中四种基本类型的元数据,说明了不同类型元数据的收集和维护方法,并着重对分布式元数据的集成和管理进行了详细的阐述。 关键词:数据仓库,数据商场,决策支持,元数据 【Abstract】　T h is p ap er in troduces fou r typ es of m etadata and the m ethods of co llecting and m ain tain ing them.It focu ses on the m etadata m anagem en t and in tegrity. Key words:　da ta warehouse,da ta mart, dec ision support,m etada ta 1　引言 随着社会的发展和计算机技术的进步,人们已不满足于用计算机只作简单的数据处理和事务处理。进一步用现有的数据进行分析和推理,从而为决策提供依据的需求导致了决策支持系统(D SS)的出现。90年代以来计算机技术、网络技术和数据库技术的迅速发展为D SS提供了必要的技术环境, OL T P和办公自动化普遍应用积累的大量数据为D SS提供了必要的数据基础,日趋激烈的市场竞争促进了各级管理和决策人员对D SS的实际需求,因此自从1991年W.H.Inm on提出数据仓库的概念和1993年E.F.Codd提出OLA P概念以来,已有许多商品化的数据仓库管理系统和联机分析处理工具软件面市。以上诸因素的共同作用促成许多公司、机构纷纷为提高自己的竞争能力建立数据仓库系统以进行决策支持。 元数据是成功的数据仓库的重要组成部分,它可以帮助数据仓库项目小组明确而全面地理解潜在数据源的物理布局以及所有数据元的业务定义,帮助数据仓库用户有效地使用仓库中的信息,帮助数据库管理员了解某些表的变化将对数据仓库产生怎样的影响以及不同商业过程对应的应用等等。项目小组在开发过程中应当识别元数据并将它收入到元数据商店中,实施适当的过程捕作企业数据结构和应用的变化,从而修改相应的元数据,并向用户提供适当的工具访问元数据。 2　元数据的基本类型 元数据按照其用户可以分为技术元数据和商业元数据。技术元数据提供给数据仓库的技术人员,数据仓库技术人员在仓库的开发和维护中使用这类元数据。商业元数据是商业用户在仓库中寻找他们所需商业信息的一个辅助。但是,技术人员可能也需要访问几种类型的商业元数据,如和商业用户讨论信息需求和建立企业的数据模型。同样,商业用户也需要尝试高水平的技术元数据。 元数据按其内容可以分为四个基本类型: 1)关于数据仓库潜在数据来源的信息,包括现有的业务系统、可得到的外部数据和目前手工维护的信息。例如,一个组织可以从中识别数据来源的潜在仓库数据源有:几个现有的应用程序,由财务部门保存的基于PC机的电子报表,从某一卖主处购买的销售数据,目前由顾客服务部门在纸上保存的顾客联系记录。 2)关于数据模型的信息,包括业务实体、关系、企业规则和企业数据模型。 3)关于业务数据与仓库数据结构间的映射信息。只要那些来源中的一个数据元与仓库建立了映射关系,就应该记录下这些数据元间的逻辑联系以及发生的任何变换或变动。 4)关于数据仓库中信息的使用情况。了解这类信息对更好地调整仓库性能、更多地利用现有查询以及理解仓库中的信息怎样用于解决企业问题是很重要的。 3　元数据的收集和维护 在适当的时间收集适当的元数据是成功实施元数据驱动的数据仓库的基础。为保证较高的准确

数据仓库与数据挖掘课程设计

数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。

2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,

数据仓库元数据管理

1.1.1 第一章元数据概论 企业的计算机系统每年会产生很多数据，很多企业面临着这样的困境，难以有效的管理大量的、繁杂的、不一致的数据，并方便地访问、利用这些数据进行辅助决策。 建立数据仓库提供一个方法，把数据转化为有用的、可信赖的信息，支持商业决策。建立数据仓库一个重要的工作是元数据管理。元数据（Metadata）就是数据的数据，用于建立、管理、维护和使用数据仓库。。元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿于建立数据仓库的整个过程。 元数据使得用户可以掌握数据的历史情况，如数据从哪里来？流通时间有多长？更新频率是多大？数据元素的含义是什么？对它已经进行了哪些计算、转换和筛选等等。在需求不确定情况下，在瞬间万变的商业环境下，元数据可以更好的支持需求的变化，降低项目风险。 通常把元数据分为技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。技术元数据是描述关于数据仓库技术细节的数据，这些元数据应用于开发、管理和维护数据仓库；业务元数据从商业和业务的角度描述数据仓库的数据，提供了良好的语义层定义，业务元数据使业务人员能够更好的理解数据仓库分析出来的数据。 元数据贯彻于建立数据仓库的整个过程，不只是ETL过程需要元数据的支持。 图1 元数据的应用 在使用元数据的同时，随着数据仓库市场的发展，业界出现许多数据仓库管理和分析的工具，各种工具使用不同的元数据标准来表示和处理，不同系统之间的迁移、数据交换变得困难。于是，我们希望用一种单一的元数据标准，使得各种组织的元数据具有单一的元模型（MetaModel），因此，需要建立一种标准使得不同的数据仓库和商业智能系统之间可以相互交换元数据。 1.1.2 第二章元数据标准 1.1. 2.1 一、元数据标准CWM OMG于2001年颁布元数据标准CWM 1.0（Common Warehouse Metamodel Version 1.0）。CWM定义一个描述数据源、数据目的、转换、分析的元数据框架，以及定义建立和管理数据仓库的过程和操作，提供使用信息的继承。 目前宣布支持CWM的厂商包括：IBM、Oracle、Hyperion、Dimension EDI、Genesis IONA、HP、NCR和Unisys等。 CWM基于3个工业标准： UML - Unified Modeling Language，OMG建模标准； MOF - Meta Object Facility，OMG建立元模型和模型库的标准，提供在异构环境下的数据交换的接口； XMI - XML Metadata Interchange，OMG元数据交换标准。 UML在CWM中得到充分的应用，担任3个不同的角色： 1），UML用来做为与MOF对应的meta-metamodel。UML相当于MOF Model,，UML Notation和OCL(Object Constraint Language)，被用来做为建模语言、图形符号、约束语言，

数据仓库的构建和ETL课程设计.

Northwind数据仓库的构建和ETL 课程设计与实验报告

课程设计与实验教学目的与基本要求 数据仓库与知识工程课程设计与实验是学习数据仓库与知识工程的重要环节，通过课程设计与实验，可以使学生全面地了解和掌握数据仓库与知识工程课程的基本概念、原理及应用技术，使学生系统科学地受到分析问题和解决问题的训练，提高运用理论知识解决实际问题的能力。 使学生在后继课的学习中，能够利用数据仓库与数据挖掘技术及实践经验，解决相应的实际问题，并能在今后的学习和工作中，结合自己的专业知识，开发相应的数据仓库与数据挖掘应用程序。培养学生将已掌握的理论与实践开发相结合的能力，以及在应用方面的思维能力和实践动手能力。 课程设计与实验一数据仓库的构建和ETL （一）目的 1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系； 2．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。 3．掌握ETL实现的基本方法及其相关工具的使用。 （二）内容 1. 以SQL Server为系统平台，设计、建立创建数据仓库NorthwindDW（根据课程设计内容）。 2. 将业务数据库Northwind的数据经过ETL导入（或加载）到数据仓库NorthwindDW。 3. 将数据仓库NorthwindDW事实表的前100个记录导出到Excel中。 （三）数据仓库设计要求 Northwind数据库存储了一个贸易公司的订单数据、产品数据、顾客数据、员工数据、供货商数据等，假设贸易公司的经营者迫切的需要准确地把握贸易公司经营情况，跟踪市场趋势，更加合理地制定商品采购、营销和奖励政策。具体的分析需求是： ●分析某商品在某地区的销售情况 ●分析某商品在某季度的销售情况 ●分析某年销售多少金额的产品给顾客 ●分析某员工的销售业绩 任务：确定主题域、确定系统（或主题）的边界。设计数据模型（星型模型）的事实表和维表。