怎样去宣传数据仓库?

博客介绍了数据仓库的要点,包括集成(ETL)、元数据、主题和星型结构。强调数据仓库中数据查询的重要性,指出视图和索引是提高查询的选择,还提到代码库是统一、集成的前提。
主  题:怎样去宣传数据仓库?
作  者:hem
所属论坛:数据仓库
问题点数:300
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人气指数:6
发表时间:2001-9-13 16:38:32
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
策分析。

数据仓库对历史的数据做分析,以得出所分析主题的发展趋势,来支持决策层的决策分析。用于联机分析处理。
数据库 普通关系型数据库 大多用于联机事务处理,处理当前的事务、交易。

集成的例子:

就拿一家百货公司来说, 公司有好多的分公司,每个分公司有自己的日常交易纪录数据。
有真实的详细的交易历史纪录、也有月度、年度归总数据。总公司需要了解公司的运营状
况,以决定以后如何拓展业务,了解客户购物趋势,推广新产品等系列决策。试想想,如果
每个子公司将所有的历史数据都送到总公司,请问,总公司需要多少磁盘、多少资源来存储
这些数据? 总公司要这些数据干什么?总公司不需要这些详细的数据,如果子公司根据一
定的周期归总之后在送到总公司,这样一来,数据量小了,有利于分析了。但是,这么多子
公司里面,每个公司的数据结构定义可能不相同。需要统一数据定义。
送到总公司来的数据是比较全面的。这样一来,公司可以对用户购物趋势、购物能力等主题
做一个比较全面的分析,以发掘客户、扩大公司规模。

面向主题:

通讯公司可能只是纪录用户的应收款、预付款、通话纪录、费率。如果建立一个客户主题区
域,用来纪录用户所购买的服务、用户所在地域。这个主题区域可以帮助通讯公司预测客户
增长率、客户的地域分布、客户购买服务的倾向以增加新的服务,在那些区域出售什么通讯
产品等等的决策。

随时间变化:

上面两个例子都提到这个。百货公司的记账系统、通讯公司的记账系统都是随时间变化的最
好的例子,记账系统定期归总数据,然后将归总数据不断加到数据仓库里面来,这样数据仓
库也就是随时间变化的。

非易失性的:

一般的,追加到数据仓库里面的数据是不允许更改的,它不同于联机事务处理系统,允许修改数据库纪录。这样数据仓库的数据一般不会丢失。
数据仓库有几个要点:

  集成 (抽取、转换、装载) ETL
  元数据 (描述数据的数据)  MetaData
  主题  星型结构

数据仓库中 数据的查询是最重要的。 视图、索引是提高查询的选择。
    代码库是统一、集成的前提。 
编写元数据管理指南或最佳实践文档是确保企业能够有效管理和利用其数据资产的重要步骤。以下是一些关键要素和建议,旨在帮助组织建立一套全面且可持续的元数据管理体系: ### 1. 定义目标与范围 明确元数据管理的目标,例如提高数据可发现性、增强数据理解、确保数据一致性、支持数据治理等[^4]。同时,定义元数据管理的范围,包括哪些系统、部门以及数据类型将被纳入管理。 ### 2. 确定元数据标准 制定统一的元数据标准,包括元数据的分类(如业务元数据、技术元数据、操作元数据)、格式、命名规则、定义、描述方式等。标准化有助于确保不同系统和部门之间的数据具有一致性和互操作性[^3]。 ### 3. 选择合适的工具和技术 根据企业的具体需求选择适合的元数据管理工具。这些工具应具备元数据的采集、存储、查询、更新、版本控制等功能。此外,考虑集成现有的数据仓库、大数据平台、数据湖等环境中的元数据[^4]。 ### 4. 建立元数据生命周期管理机制 元数据管理是一个持续优化的过程,需要建立一套完整的生命周期管理机制,包括元数据的创建、审批、发布、使用、维护、归档和删除等环节。定期审查和更新元数据以保持其准确性和时效性[^2]。 ### 5. 实施安全与权限控制 为元数据设置适当的安全措施和访问权限,确保敏感信息不会泄露,同时保证授权用户可以方便地访问所需的信息。这涉及到身份验证、权限分配、审计追踪等方面[^1]。 ### 6. 推动组织变革与文化构建 元数据管理的成功实施离不开组织内部的支持与合作。因此,推动组织变革,培养员工的数据意识,建立基于数据的决策文化和协作氛围至关重要。可以通过培训、宣传、激励机制等方式促进文化的形成[^3]。 ### 7. 监控与评估 最后,建立一套监控与评估体系,定期检查元数据管理的效果,收集反馈意见,不断改进流程和技术。这有助于确保元数据管理能够适应组织的发展变化,并持续为企业创造价值[^2]。 通过遵循以上原则和步骤,可以有效地构建一个既符合行业标准又贴合自身特点的元数据管理框架,从而更好地服务于企业的数据治理战略。 ```python # 示例:定义一个简单的函数来展示如何记录函数级别的元数据 def calculate_average(numbers): """ 计算给定数字列表的平均值。 参数: numbers (list): 数字列表 返回: float: 平均值 """ return sum(numbers) / len(numbers) # 调用函数并打印结果 result = calculate_average([1, 2, 3, 4, 5]) print(f"Average: {result}") ```
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