从此处转载 http://blog.sina.com.cn/s/blog_615f9dba0100f67p.html 比尔·恩门(Bill Inmon),被称为数据仓库之父,最早的数据仓库概念提出者,在数据库技术管理与数据库设计方面,拥有逾35年的经验.他是“企业信息工厂”的合作创始人与“政府信息工厂”的创始人. 比尔·恩门的思想与见识在所有重量级的计算机协会.许多产业会议.技术研讨会上,都博得了无比的敬重.他写过650多篇文章,大多发布在世界最知名的IT刊物里,DMReview杂志每期都有恩门…

    public partial class MainPage : UserControl    {        public MainPage()        {            InitializeComponent();        }        private void Button_Click(object sender, RoutedEventArgs e)        {            LoginWindow loginWnd = new LoginW…

什么是ODS? 信息处理的多层次要求导致了一种新的数据环境——DB-DW的中间层ODS(操作型数据存储)的出现.ODS是“面向主题的.集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据.通过统一规划,规范框架和数据,ODS可以实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换,能够提供实时的操作型报表,减轻数据仓库的负担.建设ODS还可以为后期数据仓库建设做好准备. 什么是ODS? ODS全称为Operational Data Store,即操作型数据存储,是“面向主题的.集成的.可变的.反映当前数据值的和详细…

浅析ODS与EDW 关系 刘智琼 (中国电信集团广州研究院广州510630) 摘要 本文重点介绍了企业运营数据仓储(ODS)和企业数据仓库(EDW )的概念,并对ODS与EDW 之间的关系,包括两者相同点与不同点进行了详尽的对比与阐述,文章还对业界公认的ODS和EDW 两种不同建设方法也分别进行了说明,并给出了作者认为合理的建设方法. 1 前言 ODS(运营数据仓储)与EDW(企业数据仓储)都是中国电信企业数据架构的重要组成部分,它们一起构成企业统一数据平台.2007年大多数省级电信公司都陆续启…

文章背景: 相信大部分刚接触上面三个概念的同学,都多多少少会有些迷惑,现在我就给大家简单分析下这三者的关系,希望大家对这三者的概念理解有所帮助吧. 本文主要从下面两类关系来叙述上面三者的关系: 数据库(DB)和数据仓库(DW)的区别与联系 操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系 数据库与数据仓库的区别与联系 数据库与数据仓库基础概念: 数据库:传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的.日常的事务处理,例如银行交易. 数据仓库:数据仓库系统的主要应用主要是OLAP(On-Line…

数据仓库定义 数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受:数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented).集成的(Integrated).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(Decision Making Support). 数据仓库特点 1. 面向主题.操作型数据库的数据组织面向事务…

一.概述 Hive由Facebook开源,是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具 将结构化的数据映射成表 支持类SQL查询,Hive中称为HQL 1.读模式 2.Hive架构 3.使用Hive的原因 Hadoop数据分析的问题: MapReduce实现复杂查询逻辑开发难度大,周期长 开发速度无法快速满足业务发展 使用Hive原因 类似SQL语法,使用灵活方便,开发速度快 统一的元数据管理 易扩展 人员培养容易.学习成本低 4.数据模型 二.Hive配置安装 1.创建HDFS数据仓库目录 ha…

Inmon和Kimball是数据仓库领域伟大的开拓者,他们均多年从事数据仓库的研究,Inmon还被称为“数据仓库之父”.Inmon的<数据仓库>和Kimball的<数据仓库工具箱>都是此领域的经典之作.后来人把这两人的数据仓库思想总结为“Inmon理论”和“Kimball理论”.他们的思想有共同点,也有不同点.下面按照我的想法总结一下,理解如有偏颇,还请多多指正. 1. 共同点 (1)均极力推崇数据仓库,认为从OLTP到BI分析之间建立数据仓库是很有必要的: (2)均认为数据仓库的…

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm 1.前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长,全面考验着企业的数据处理和分析能力.面对大容量.多样性.高增长的数据很多企业往往无所适从,除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值,大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战.然而数据已经渗透到了企业内外各个层面,因此想要从庞大的企业数据中"掘金"就必须有信息化应用强有力的支撑. 近年来大数据.云计算.移动应用.社交等新兴技术风…

updated 2015.8.27 updated 2015.8.26 updated 2015.8.23 0. 说明 <数据仓库原理>系列博文,是笔者在学习数据仓库与商业智能时的读书笔记,现重新梳理思路,分享在这里,希望读者批评指正. 本系列主要包括以下几部分内容: [1].数据库与数据仓库 为什么有了数据库还需要数据仓库?什么又是数据仓库? [2].数据仓库系统的体系结构 数据仓库系统的体系结构包括哪些组成要素?各自的作用又是什么? [3].数据仓库与ODS 什么是ODS?为什么需要ODS…