大牛们~新手求教~数据仓库，数据市集，数据结构的问题!
求教大牛~新手刚入行

  1.据我目前理解 数据仓库是对企业级的决策支持和主题 ，数据市集是对部门级的决策支持和主题
  如果我的理解对的话，那么问题来了， 数据仓库既然可以对企业级的决策支持，
  为什么分出来一个 数据市集针对部门级的呢？ 数据仓库满足不了部门级别的决策支持和主题呢？
  这个里面的数据有多大的不同？
   
  2.数据市集的数据 是从 已经收集，过滤好的数据仓库中来的吗？
  数据仓库，数据市集都存在的前提下，

  3.第三范式 和 星型结构 的关系，
  1.第三范式 是数据结构？还是数据模型，或者 数据模式？
  2.星型结构 从属 1-5范式的吗？还是其他，或者完全没关系？

  刚才发在 数据仓库 那里没人回家，，因为急着做报告，才发到这里
  望大牛们~解答！！！

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这个真不懂，oracle板块很冷清的哦

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天呐,你一上来就问这么广泛的问题,我贴个文档给你吧.
N个数据集市才组成数据仓库...你自己看着办

源数据->ODS->DW->OLAP->前端。

常用源数据类型：关系数据库、文本数据等。
ODS ：操作数据存储（Operation Data Storage）主要用途是将多个数据源的数据集成到一个临时缓冲区中供数据仓库使用。一般情况下ODS的数据不会保留很长时间根据需要1个月或3个月，如果客户有查询要求的话那么ODS可能需要一直保留，通常情况下不用备份。ODS一个好处是在数据仓库与源数据之间做了一个缓冲减轻了源系统压力，我们在用需要操作用户源系统。比如：我们从源数据向数据仓库中加载事实表数据时，这时候我们需要进行聚合操作，如果没有ODS层，那么所有聚合操作的压力是在源系统完成的，这就会给客户源系统带来很大的压力，这是在项目实施过程中经常遇到的一个问题。

DW：数据仓库（Data Warehouse）简单说就是存储事实表和维表数据的数据库而已。
定义：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库一般采用业界主流的关系数据库，如Oracle、DB2、SQL Server等。
维表：存储描述事实表中数据特性的表，它存储用户分析数据的角度，它给OLAP提供旋转、切片的数据基础。
事实表：存储经过一定聚集的历史数据，是星型架构或雪花型架构的中心。每个数据仓库含有一个或多个事实表。
事实表包括索引和数据两部分，索引部分就是描述事实表数据特征的维表的外键，数据就是事实表中要存放的数据，也就是我们通常说的度量值的来源。

OLAP：联机分析处理（On-Line Analytical Process）工具有Essbase，Microsoft analysis等。
OLAP的基本思想是使企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。使用OLAP工具我们可以将维表和事实表做相应的连接，然后做聚合操作保存成cube从而达到多角度分析数据的目的。
前端展示工具：前端展示工具是辅助用户来多角度，自定义展现报表形式的工具，是对OLAP工具的一个不错，通常OLAP工具只能做简单的数据展示，上钻、下钻等。前端展示工具可以根据用户需求展现曲线图、柄形图等，通过展示工具我们可以做一些个性化设
置，权限控制等等，常用工具BO，Brio,Cognos,BI Office,值得一提的是BI Office是国内一家BI公司的产品，可以是国内前端展示工具的代表。

ETL讨论：
BI开发过程中工作量最大的部分也是最难控制部分就是ETL，几乎ETL要占整个系统的60％的工作量。
ETL常用工具：Data Stage、Informatic、Microsoft DTS等。
做ETL工作原则：
1、要对源数据有充分了解，这需要业务系统工程师配合。不只要了解所用到源系统表、字段的意义，还要对数据的质量进行验证。
2、跟客户确认脏数据的处理方式（丢弃还是默认其它），这会直接影响到最后报表的误差率。
3、确认数据存放时长，只有了解数据存放时长，才可以更好的进行事实表的存储方式（比如分区方式等）
4、及时验证数据的准确性，当我们做了一定的历史数据抽取后要及时跟客户验证数据的准确性，否则等系统上线后发现数据不正确，此时悔之晚矣。
5、确定调度方式，调度不同会影响数据抽取完成时间，比如1周的数据安排在1天调度完成跟分成7次调度的响应时间是完全不同，这要根据应用确定。
6、流程监控与故障处理，这是必不可少的，我们监控ETL的允许情况，还有任何程序都不能保证永不出错，所以我们需要做确保故障出现后能够弥补。

什么是BI？

Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM)
商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘
做BI的目的是帮助用户进行决策分析，从多维的角度来分析现状，给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景，为企业的发展做出正确的导向。然而在国内做BI确走入了一个误区，通常客户拿BI当报表系统来用，这有点大才小用的感觉，还有就是各个公司水平不同，常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了一层不好的印象，总的来说近两年BI在国内的发展还是比较顺利的，有越来越多的企业和机关来开始做自己的BI系统，比如银行、税务、保险等行业。
BI通常的架构或基本架构是：
源数据->ODS->DW->OLAP->前端。


常用源数据类型：关系数据库、文本数据等。
ODS ：操作数据存储（Operation Data Storage）主要用途是将多个数据源的数据集成到一个临时缓冲区中供数据仓库使用。一般情况下ODS的数据不会保留很长时间根据需要1个月或3个月，如果客户有查询要求的话那么ODS可能需要一直保留，通常情况下不用备份。ODS一个好处是在数据仓库与源数据之间做了一个缓冲减轻了源系统压力，我们在用需要操作用户源系统。比如：我们从源数据向数据仓库中加载事实表数据时，这时候我们需要进行聚合操作，如果没有ODS层，那么所有聚合操作的压力是在源系统完成的，这就会给客户源系统带来很大的压力，这是在项目实施过程中经常遇到的一个问题。


DW：数据仓库（Data Warehouse）简单说就是存储事实表和维表数据的数据库而已。
定义：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
数据仓库一般采用业界主流的关系数据库，如Oracle、DB2、SQL Server等。
维表：存储描述事实表中数据特性的表，它存储用户分析数据的角度，它给OLAP提供旋转、切片的数据基础。
事实表：存储经过一定聚集的历史数据，是星型架构或雪花型架构的中心。每个数据仓库含有一个或多个事实表。
事实表包括索引和数据两部分，索引部分就是描述事实表数据特征的维表的外键，数据就是事实表中要存放的数据，也就是我们通常说的度量值的来源。


OLAP：联机分析处理（On-Line Analytical Process）工具有Essbase，Microsoft analysis等。
OLAP的基本思想是使企业的决策者应能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多方面和多角度来观察企业的状态、了解企业的变化。使用OLAP工具我们可以将维表和事实表做相应的连接，然后做聚合操作保存成cube从而达到多角度分析数据的目的。
前端展示工具：前端展示工具是辅助用户来多角度，自定义展现报表形式的工具，是对OLAP工具的一个不错，通常OLAP工具只能做简单的数据展示，上钻、下钻等。前端展示工具可以根据用户需求展现曲线图、柄形图等，通过展示工具我们可以做一些个性化设