企业决策与决策分析的企业决策分析的支撑技术

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传统的数据库系统，即联机事务处理系统（On-Line Transaction Processing，OLTP），作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理的支持一直不能令人满意。因此，人们逐渐尝试对OLTP数据库的数据进行再加工，形成一个综合且面向分析的环境，以更好地支持决策分析。数据仓库和联机分析处理系统（On-Line Analytical Processing，OLAP）是决策分析系统的有机组成部分，数据仓库从分布在公司内部各处地OLTP数据库中提取数据并对所提取的数据进行预处理，为公司决策分析提供所需的数据；OLAP则利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析作，并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。 数据仓库是面向主题、集成、不可更新、随时间而不断变化、用于支持决策的数据。在企业环境下，我们认为通常有三种数据源聚居在数据仓库中：一种是主导企业内部各个应用系统周期性迁移来的数据；一种是来自企业内部各成员企业的相关数据；另一种则是来自企业外部的数据。

电商 数据仓库 主题 数据仓库在电子商务中的应用

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Illustrator

什么是ODS？

2.平台架构搜索与广告算法研发工程师设计师

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数4。产品（交易线、店铺线、买家线、类目线）据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

企业如何更好的搭建数据仓库？

1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么

是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？

如果是前者，那么在数据仓库建模的时候13.资金主管一般会选择ER建模方法；

如果是后者，一般会选择维度建模方法。

ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。

维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。

2、其次你得进行深入的业务调研workeflow和数据调研

业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。 数据调研：各部门或各科室的数据现状了解，包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的主数据串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。

3、然后是数据仓库工具选型 传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。

NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大，可以找到各种开源组件去支持数据仓库。缺点是需要专门人士去摸索，并且相对会存在一些未知隐患。

4电子商务营销策划与写作实务、是设计与实施

设计：包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计；也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等； 实施：规范化的项目管理实施，但同时也需记住一点，数据仓库不是一个项目，它是一个过程。

什么是数据仓库中的作数据存储？

6相出版校对培训关计算电子商务专业两个比较大的就业方向，一个是技术，一个是商务，偏技术类：主要的工作就是倾向网站建设、程序设计，媒体编程、管理维护，优化推广等技术类方向，就商务来说，电商贸易、市场、网络营销等相关商务类。希望能帮到你，有什么问题可以继续追问。机技术。 （这个是基础）

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

简析店管理系统应用技术论文

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简析店管理系统应用技术论文

数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策，造成损失，而不是效益。

在日常学习和工作生活中，大家都不可避免地会接触到论文吧，论文是讨论某种问题或研究某种问题的文章。那么你有了解过论文吗？下面是我精心整理的简析店管理系统应用技术论文，欢迎大家分享。

(5)制定采购

摘要： 文章分析了连锁店的发展目前状况，结合行业的特点和连锁企业管理的要求，按照gsp规范，构建了一个连锁店管理系统，实现了异地连锁店的网上订购、订单查询、库存查询;研究了品物流体系构建过程中关于供应链一体化中供应商选择的理由。

： 店 管理

目前在大多数企业中对于数据仓库的建立，主要是根据业务主题来进行数据集成的，连锁店也是同样。根据店行业的特点，当前的店企业数据仓库按主题来分主要包括以下几个模块：

①客户分析模块：主要是分析客户的类型及构成，根据以往的业务分布情况来找出核心客户和有价值客户，最终分析出影响业务量的关键因素。通过这一模块，企业能明确地分析市场前景，与客户建立起良好的互信机制。

③销售分析模块：作为一个特殊行业的连锁店业，它本身不但提供销售方面的工作，更要为参保市民提供优质刷卡服务。

④品管理模块：这里主要包括品的分类、价格等。

此外还有财务分析、人事分析等模块，根据企业的具体情况而定。在数据仓库中除了这些分析模块外，还要有相应的事实表，例如资料事实表、报价管理事实表等。

在店企业中建立数据仓库同其它行业一样，都必须遵循如下原则：

①循序渐进原则：建设数据仓库投资大、风险大、时间长，不可能一蹴而就，不要期望一开始就建立一个庞大的全局性的数据仓库。而要从较小的、需求明确的、数据比较规则的主题入手，由简单到复杂，由局部到全局，分阶段实施。

②可伸缩性原则：数据仓库的规模随主题区域的扩大而扩大，就某一主题而言，也随数据增加而动态变化。因此，建设数据仓库必须在数据体系结构、数据存储、数据处理等方面体现出可伸缩性。

③实用性原则：数据仓库的构造受业务需求所驱动，根据业务主题来集成数据。

数据仓库的实现主要以关系数据库技术为基础，因为关系数据库的数据存储和管理技术发展得较为成熟，其成本和复杂性较低，已开发成功的大型事务数据库多为关系数据库，但关系数据库系统并不能满足数据仓库的数据存储要求，需要通过使用一些技术，如动态分区、位图索引、优化查询等，使关系数据库管理系统在数据仓库应用环境中的性能得到大幅度的提高。

二、店管理系统的组成

在店管理数据仓库中有几种方式：菜单式，图形式，界面式。接口设计涉及的模式：输入/输出响应，人机对话管理和外围设备。数据仓库技术的发展包括数据抽取，存储管理，数据表现和策略论方面。未来的技术发展将集中在系统集成化，使系统更便于管理和维护。同时与Internet/Web技术紧密结合，推出适用于Internet的数据仓库访问。。

本系统采用C/S与B/S共存的系统模式，连锁店之间采用互联网络连接，每个分店分：前台POS系统、库房系统、财务报表系统、刷卡系统，并由数据库、文件、Internet提供数据连接服务。

三、店管理系统的实现

1.数据仓库的实现策略

作系统：：Windows 2000 server或更高版本

客户端：Windows 2000 Professional或更高版本

数据库：Microsoft SQL Sr C/S模式运转

Web：Tomcat B/S模式运转

Web浏览器：Microsoft Internet Explorer

2.系统任务分配实现

系统开发的总体任务是实现店销售管理的系统化、规范化和自动化。系统功能分析是在系统开发的总体任务的基础上完成的。经过细致的系统分析得到店销售站管理系统需完成的功能：

(2)销售统计

对指定时间段内的销售情况进行统计，根据此数据对每种品的销售情况仅进行分析，产生每种品的.销售金额和数量，确定品的库存量和库存量.该金额与入库统计得到的金额进行比较得到利润.另外，当这些记录无用时可以删除以释放磁盘空间.

(3)品信息维护

添加品基本信息：包括品的编号，品名称，品简码，单位，规格，主要成分，功能与主治，用法用量.其中品的编号是的，不同的品不能有相同的编号，品的简码根据品的名称制定。

修改品基本信息：当发现有品的基本信息错误时可以进行修改，执行此作应能同时修改其他表(销售登记表、库存表、入库登记表)的相应品的编号，确保数据的一致性。

删除品基本信息：当某种品的信息不需要时可以删除，同时能删除其他表(销售登记表、库存表)中与此品对应的信息，确保数据一致。

(4)品基本信息浏览

浏览所有品的基本信息，可以按品的编号、简码、名称进行排序，也可以根据品的简码或编号进行模糊查找，快速浏览指定品的信息。

查找库存表，根据品的库存量，库存量和现存量，对现存量小于库存量的品制定采购，策略是：

需要采购的数量=库存量-现存量。

(6)品入库

购入品之后把所购品的情况记入入库记录表中，供以后进行入库统计时用.需要记录的信息包括品的编号，入库数量，单位，单价，金额，入库员，入库日期，有效日期和进货地址.对于已经入库的品，由于某种理由可以将品退还给商家。

(7)入库统计

对指定时间段内品的入库信息进行统计，得到每种品的入库总金额.得到的金额与销售统计得到的金额进行比较得出品的销售利润.当这些记录信息无用时可以删除以释放磁盘空间。

(8)库存维护

添加库存信息：包括品编号，库存量，零售价，批发价，库存量，库存量.品编号要与品信息表中的品编号相对应，如果品基本信息表中没有这种品应该先添加该品的基本信息再添加该品的库存信息。在此添加的库存信息的库存量应为0。库存量不能大于库存量，批发价不能大于零售价。

修改库存信息：可以修改品的现存量，零售价，批发价，库存量，库存量.库存量不能大于库存量，批发价不能大于零售价。

删除库存信息：当不卖某种品时可以删除该品的库存信息，以避开在制定采购时产生无用的记录。

(9)存货浏览

浏览所有品的库存信息，可以根据品的编号、名称、简码、库存量、零售价、批发价、库存量和库存量进行排序，也可以根据品的简码或编号进行模糊查找快速浏览指定品的库存信息。

(10)系统安全

用户需通过登陆进行身份验证，验证通过时才可以进入系统。

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什么是作数据存储（ ODS）？

一、店管理系统概述②管理分析模块：系统地对整个生产环节进行分析，主要可从效率分析、品合理安排程度、效率趋势分析等几方面来进行，从而帮助管理者及时掌握运营情况及影响生产的关键性因素，再针对理由采取对应的解决方案，这样才能提高店的效率和管理层次。

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

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数据仓库与数据源有哪些联系和区别？

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ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的Ja工程师、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

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。项目应该作些什

外贸实战英语口语首先、你要做的工作属于售前的范畴，先弄个你那个项目的效果介绍用的PPT，与相关人员沟通一下，向他们讲述该项目的前景和未来的结果预期。你只有让人家看到希望和好处，他们才会积极起来。（这个是沟通能力和技巧的考验）

其次、你要弄清楚，在你的心中什么才是这个项目他能接受的底线。只要不低于这个底线，你就不算失败。（这个不是嘴上说的，嘴上是不会说这个的）

、软件项目在国内的环境下如果要想做好，必须滚动迭代。那些就想成功的，没有不1.商务拓展失败的。如果‘其次’的沟通结果不理想，你就把这个做好吧。

做好这三个，其他就是团结你的团队替你卖命了。也没别的了。

了解企业建设数据仓库的根本意图

了解前两次建设失败的原电子商务贸易课程设计因

根据需求给出同类企业成功建设数据仓库的案例供参考

根据失败原因给出全新的解决方案并论证其可行性 暂时想到这么多了

什么是 ODS

(4)金融、保险、海关行业电子商务网络服务、维护与管理的岗位。

ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的产品集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

XML

什么是关系数据库的ODS？

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ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据，用于支持企业对于即时性的、作性的、集成的全体信息的需求。常常被作为数据仓库的过渡，也是数据仓库项目的可选项之一。 根据Bill.Inmon的定义， “数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的数据仓库是面向主题的、集成的集成的集成的集成的、稳定的稳定的稳定的稳定的、、随时间变化的随时间变化的随时间变化的随时间变化的，主要用于决策支持的数据库系统” 在Kimball的的的的<<数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集数据仓库生命周期工具集The Data WareHouse Liftcycle Toolkit，他是这样定义的： 1. 是作型系统中的集成,用于当前，历史以及其它细节查询(业务系统的一部分) 2. 为决策支持提供当前细节数据(数据仓库的一部分) 因此作数据存储（ODS） 是用于支持企业日常的全局应用的数据，ODS的数据具有面向主题、集成的、可变的和数据是当前的或是接近当前的4个基本特征。 同样也可以看出ODS是介于DB和DW 之间的一种数据存储技术，和原来面向应用的分散的DB相比，ODS中的数据组织方式和数据仓库（DW）一样也是面向主题的和集成的，所以对进入ODS的数 据也象进入数据仓库的数据一样进行集成处理。 另外ODS只是存放当前或接近当前的数据，如果需要的话还可以对ODS中的数据进行增、删和更新等 作，虽然DW中的数据也是面向主题和集成的，但这些数据一般不进行修改， 所以ODS和DW的区别主要体现数据的可变性、当前性、稳定性、汇总度上。 由于ODS仍然存储在普通的关系数据库中，出于性能、存储和备份恢复等数据库的角度以及对源数据库的性能影响角度，个人不建议ODS保存相当长周期的数据，同样ODS中的数据也尽量不做转换， 而是原封不动地与业务数据库保持一致。 即ODS只是业务数据库的一个备份或者映像，目的是为了使数据仓库的处理和决策支持要求与OLTP系统相隔离，减少决策支持要求对OLTP系统的影响。 一般在带有ODS的系统体系结构中的ODS都具备如下几都具备如下几个作用： 1） 在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层。 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源，这些数据存放在不同的地理位置、不同的数据库、不同的应用之中，从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件 容易的事。因此，ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据，这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致，因此在抽取过程中极 大降低了数据转化的复杂性，而主要关注数据抽取的接口、数据量大小、抽取方式等方面的问题。 2） 转移一部分业务系统细节查询的功能 在数据仓库建立之前，大量的报表、分析是由业务系统直接支持的，在一些比较复杂的报表 生成过程中，对业务系统的运行产生相当大的压力。ODS的数据从粒度、 组织方式等各个方面都保持了与业务系统的一致，那么原来由业务系统产生的报表、细节数据的查询自然能够从ODS中进行，从而降低业务系统的查询压力。 3） 完成数据仓库中不能完成的一些功能。 一般来说，带有ODS的数据仓库体系结构中，DW层所存储的数据都是进行汇总过的数据和运营指标，并不存储每笔交易产生的细节数据，但是在某些特殊的应用中，可能需要 对交易细节数据进行查询，这时就需要把细节数据查询的功能转移到ODS来完成，而且ODS的数据模型按照面向主题的方式进行存储，可以方便地支持分析 等查询功能。即数据仓库从宏观角度满足企业的决策支持要求，而ODS层则从微观角度反映细节交易数据或者低粒度的数据查询要求。 在一个没有ODS层的数据仓库应用系统体系结构中，数据仓库中存储的数据粒度是根据需要而确定的，但一般来说，最为细节的业务数据也是需要保留的，实际上 也就相当于ODS，但与ODS所不同的是，这时的细节数据不是“当前、不断变化的”数据，而是“历史的，不再变化的”数据。这样的数据仓库的存储压力和性能压力都是比较大的，因此对数据仓库的物理设计和逻辑设计提出了更高的要求。

数3.软件开发工程师据仓库与挖掘

数据仓库的主要特性包括

8.BI开发工程师

数据仓库的特性主要有:效率足够高、数据质量、扩展性和面向主题。

数据仓库的分析数据一般分为日、周、月、季、年等，可以看出，日为周期的数据要求的效率，要求24小时甚至12小时内，客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据7.SEO技术岗位人员量很大，设计不好的数据仓库经常会出问题。

数据客户关系专员Customer Relationship Specialist仓库介绍

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库是决策支持系统（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。