數據倉庫的建立與開發(ppt 30頁)

數據倉庫的建立與開發目錄：
1.為什麼要建立數據倉庫
2.數據倉庫的概念及特性
3.數據倉庫的結構
4.數據倉庫的設計
5.數據倉庫的開發過程
6.數據倉庫的典型應用

數據倉庫的建立與開發內容簡介：
事務處理和分析處理的性能特性不同
操作型處理對數據的存取操作頻率高而每次操作處理的時間短；
在分析處理環境中，某個DSS應用程序可能需要連續幾個小時，從而消耗大量的係統資源。
用抽取程序能將數據從高性能聯機事務處理方式中轉移出來，在需要總體分析數據時就與聯機事務處理性能不發生衝突。
用抽取程序能將數據從聯機事務處理範圍內移出時，數據的控製方式就發生了轉變。
生產率低
根據全部數據生成企業報表
定位數據需要瀏覽大量文件
抽取程序很多，並且每個都是定製的，不得不克服很多技術上的障礙。
數據操作層隻保存原始數據並且服務於高性能事務處理領域；
數據倉庫層存儲不更新的原始數據，此外一些導出數據也在此存在；
數據的部門層幾乎隻存放導出數據；
在數據個體層中完成大多數啟發式分析

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