DAMA数据治理学习笔记-数据仓库和商业智能(DW/BI)_数据仓库opdm架构

数据仓库和商业智能(DW/BI)

企业数据仓库提供了一种减少数据冗余、提高信息一致性，让企业能够利用数据做出更优决策的方法

定义

• 通过规划、实施和控制过程，来提供决策支持数据，支持从事报告、查询和分析的知识工作者

商业智能的两层含义

1. 理解组织诉求和寻找商业机会的商业分析活动，分析结果用来提高组织决策的成功率
2. 支持1这类分析活动的技术合集

业务驱动因素

• 运营支持职能、合规需求和商务职能活动

目标

• 建立和维护提供集成数据所需的技术环境、技术和业务流程，以支持运营功能、合规性要求和商务智能活动
• 支持和赋能只是工作者进行有效的业务分析和决策

数仓建设目标

• 支持商务智能活动
• 赋能商业分析和高效决策
• 基于数据洞察寻找创新方法

数仓建设应遵循原则

• 聚焦业务目标
• 以终为始
• 全局性的思考和设计，局部性的行动和建设
• 总结并持续优化，而不是一开始就这样
• 提升透明度和自助服务
• 与数据仓库一起建立元数据
• 协同
• 不要千篇一律

两位思想领袖比尔·恩门（Bill Inmon） 和拉尔夫·金博尔（ Ralph Kimball）分别使用范式建模和多维建模来完成数据仓库建模

Inmon和Kimball相似的核心理念

• 数据仓库存储的数据来自其他系统
• 存储行为包括以提升数据价值的方式来整合数据
• 数据仓库便于数据被访问和分析使用
• 组织建设数据仓库，因为他们需要让授权的利益相关方访问到可靠的、集成的数据
• 数据仓库建设有很多目的，涵盖工作流支持、运营管理和预测分析

Inmon企业信息工厂

比尔·恩门在《数据仓库》（Building the Data Warehouse ）中定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合

• 面向主题的
• 整合的
• 随时间变化的
• 稳定的
• 聚合数据和明细数据
• 历史的

组成部分

• 应用程序
• 数据暂存区
• 集成和转化
• 操作型数据存储（ODS)
• 数据集市
• 操作型数据集市（OpDM)
• 数据仓库
• 运营报告
• 参考数据、主数据和外部数据

数据从左到右流动带来的变化

1. 目标从业务功能的执行转向数据分析
2. 系统最重用户从一线业务人员变成企业决策者
3. 系统使用从固定操作转向即席查询
4. 响应时间的要求不再重要
5. 每个操作、查询或流程设计更多数据

数据仓库和数据集市的数据与应用程序的数据不同

1. 数据的组织形式是按主题域而不是按功能需要
2. 数据是整合的数据，而不是‘孤立’的烟囱数据
3. 数据是随时间变化的系列数据，而非仅当前时间的值
4. 数据在数据仓库中的延迟比在应用程序中高
5. 数据仓库中提供的历史数据比应用程序中提供的历史数据多

Kimball多维数据仓库

拉尔夫·金博尔在《数据仓库工具箱》（The DataWarehouse Toolkit）中提出：主张自下而上（DMDW）的方式，力推数据集市建设，他定义为“为查询和分析定制的交易数据的副本

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组件

1. 业务源系统
2. 数据暂存区域
3. 数据展示区域
4. 数据访问工具

加载处理方式

历史数据

1. Inmon 类型的数据仓库建议所有数据存储在单个数据仓库层中。这一层中存储已清洗过的、标准化的和受管控的原子级数据。
2. Kimball 类型的数据仓库建议，数据仓库由包含已清洗过的、标准化的和受管控数据的部门级数据集市合并而成。数据集市将在原子级别存储历史记录，由一致性维度表和一致性事实表提供企业级信息。
3. Data Vault 作为数据暂存处理的一部分，同样进行数据清洗和标准化。历史数据以规范化的原子结构存储，每个维度定义了代理键（Surrogate key）、主键（Primary key）、备用键（Alternate key）

批量变更数据捕获

准实时、实时、数据加载

• 涓流式（源端累积）
• 消息传送（总线累积）
• 流式传送（目标端累积）

活动

• 理解需求
• 定义和维护DW&BI架构（技术架构、管理流程）
• 开发数据仓库和数据集市（数据、技术、工具并行 1.从源映射到目标 2.修正和转换数据）
• 加载数据仓库
• 实施BI产品组合（1.根据需要给用户分组 2.将工具与用户要求相匹配）
• 维护数据产品 （1.发布管理 2.管理数据产品开发生命周期 3.监控和调优加载过程 4.监控和调优商务智能活动和性能）

工具

• 元数据存储库
• 数据集成工具
• 商务智能工具

常见的OLAP操作

• 切片(Slise)
• 切块(Dice)
• 向下/向上钻取(Drill down/up)
• 向上卷积(Roll-up)
• 透视

三种经典的OLAP实现方法

• ROLAP 关系型联机分析处理
• MOLAP 多维矩阵型联机分析处理
• HOLAP 混合型联机分析处理

方法

• 驱动需求的原型
• 自助式商务智能
• 可查询的审计数据

实施指南

1. 就需评估/风险评估
2. 版本路线图
3. 配置管理
4. 组织与文化变革

数据仓库&BI治理

• 业务接受度
• 客户/用户满意度
• 服务水平协议
• 报表策略

度量指标

• 使用指标
• 主题域覆盖率
• 响应时间和性能指标