[原]数据仓库构建步骤

标签: | 发表时间:2013-08-23 01:42 | 作者:oycn2010
出处:http://blog.csdn.net/oycn2010

构建企业级数据仓库五步法:

一、确定主题

 即确定数据分析或前端展现的主题(例:某年某月某地区的啤酒销售情况)。主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系,确定主题时要综合考虑.

二、确定量度 KPI

 确定主题后,需要考虑分析的技术指标(例:年销售额等等)。它们一般为数据值型数据,其中有些度量值不可以汇总;些可以汇总起来,以便为分析者提供有用的信息。量度是要统计的指标,必须事先选择恰当,基于不同的量度可以进行复杂关键性指标(KPI)的设计和计算。

 

三、确定事实数据粒度

 确定量度之后,需要考虑该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况.例如在业务系统中数据最小记录到秒,而在将来分析需求中,时间只要精确到天就可以了,在ETL处理过程中,按天来汇总数据,些时数据仓库中量度的粒度就是”天”。如果不能确认将来的分析需求中是否要精确的秒,那么,我们要遵循”最小粒度原则”,在数据仓库中的事实表中保留每一秒的数据,从而在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候,会对数据提前进行汇总,保障产生分析结果的效率。

 

四、确定维度

维度是分析的各个角度.例:我们希望按照时间,或者按照地区,或者按照产品进行分析。那么这里的时间,地区,产品就是相应的维度。基于不同的维度,可以看到各个量度汇总的情况,也可以基于所有的维度进行交叉分析。

维度的层次(Hierarchy)和级别(Level)。例:在时间维度上,按照”度-季度-月”形成了一个层次,其中”年” ,”季度” ,”月”成为了这个层次的3个级别。我们可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次,其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。

 我们可以将3个级别设置成一张数据表中的3个字段,比如时间维度;我们也可以使用三张表,分别保存产品大类,产品子类,产品三部分数据,比如产品维度。

 建立维度表时要充分使用代理键.代理键是数据值型的ID号码(每张表的第一个字段),它唯一标识了第一维度成员。在聚合时,数值型字段的匹配和比较,join效率高。同时代理键在缓慢变化维中,起到了对新数据与历史数据的标识作用。

 

五、创建事实表

 在确定好事实数据和维度后,将考虑加载事实表。业务系统的的一笔笔生产,交易记录就是将要建立的事实表的原始数据.

 我们的做法是将原始表与维度表进行关联,生成事实表。关联时有为空的数据时(数据源脏),需要使用外连接,连接后将各维度的代理键取出放于事实表中,事实表除了各维度代理键外,还有各度量数据,不应该存在描述性信息。

 事实表中的记录条数据都比较多,要为其设置复合主键各蛇引,以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。
作者:oycn2010 发表于2013-8-22 17:42:12 原文链接
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