文档介绍：学号:10720938
姓名:赵海红
数据仓库
新的应用与面临问题
提纲
数据仓库的实质与价值
数据仓库新的应用与环境
数据仓库的模型与设计方法
传统的数据仓库体系结构及其改进
数据仓库的操作问题
展望
提纲
数据仓库的实质与价值
数据仓库新的应用与环境
数据仓库的模型与设计方法
传统的数据仓库结构及其改进
数据仓库的操作问题
展望
数据仓库的实质与价值
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,为企业提供决策支持(Decision-Support)。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据,同时自身也不需要“消费”任何的数据,数据来源于外部,并且开放给外部应用,这也是为什么叫“仓库”,而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程,可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用:
数据仓库的实质与价值
从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据,并提供多样的数据应用,数据自下而上流入数据仓库后向上层开放应用,而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。
数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
数据仓库的价值
高效的数据组织形式
时间价值
集成价值
历史数据
空间数据仓库
随着移动互联网和基于位置服务的发展,同时卫星遥感,GPS,医药成像以及其他空间可计算工具获得数据的普及,我们获取了大量的关于时空的数据。但是,这些数据的结构复杂,数据量大的特点,对其处理和分析的技术还有一定的欠缺,近年来,提出了空间数据仓库的概念,现在已经存在了几个大型的空间数据仓库。例如美国的联合国环境规划署(EP)
空间数据仓库
空间数据仓库是融合了数据仓库跟空间数据库技术,利用这两种技术提高了对大量空间数据的处理、分析、管理的能力,但是现在还是存在一下几种挑战:
空间数据粒度的划分
空间数据的分割
空间数据的集成
当前数据仓库的数据模型标准化推广
空间DW对决策系统的支持
对空间DW的多维度表示