文档介绍：第4章数据仓库设计与开发引例:,这些数据主要包括各个商店前端设备(POS、扫描仪)采集来的原始销售数据和各个商店的库存数。Teradata数据库里存有196亿条记录,每天要处理并更新2亿条记录,。销售数据、库存数据每天夜间从3000多个商店自动采集过来,并通过卫星线路传到总部的数据仓库里。沃尔玛数据仓库里最大的一张表格(Table)容量已超过300GB、存有50亿条记录,可容纳65个星期3000多个商店的销售数据,而每个商店有5万到8万个商品品种。利用数据仓库技术,沃尔玛对商品进行市场类组分析,即分析哪些商品顾客最有希望一起购买。思考:沃尔玛的数据仓库是怎样建成的? 。(1)数据仓库规划分析阶段。(2)数据仓库设计实施阶段。(3)数据仓库的使用维护阶段。这三个阶段不是简单的循环往复,而是不断完善提高的过程。一般情况下,数据仓库系统都不可能在一个循环过程中完成,而是经过多次循环开发,每次循环都会给系统增加新的功能,这种循环的工作永远不会终结,数据仓库也就一直处于一个不断完善、不断提高的循环过程中。数据仓库开发的生命周期数据仓库开发的生命周期1)DW规划分析阶段调查、分析DW环境;完成DW的开发规划;确定DW开发需求。建立包括实体图、星型模型、雪花模型、元数据模型及数据源分析的主题域数据模型,并且根据主题域数据模型开发DW逻辑模型。数据仓库开发的生命周期2)DW设计实施阶段根据DW的逻辑模型设计DW体系结构;为DW中每个目标字段确定其在业务系统或外部数据源中的数据来源;开发或购买用于抽取、清洗、转换和聚合数据等中间件程序;将数据从数据源加载到DW,并且进行测试。数据仓库开发的生命周期3)DW使用维护阶段投入使用,且在使用中改进、维护DW;对DW进行评价,为下一个循环开发提供依据。