数据仓库工具箱-学习笔记3-Kimball的DW和BI框架

数据仓库工具箱-学习笔记3
Kimball的DW和BI框架
DW/BI系统组成分为四个：操作型原系统、ETL系统、数据展现、商业智能
一、操作型源系统
记录的是业务数据，认为原系统处于数据仓库之外，因为我们几乎不能才做这部分数据，它的目的是保留源数据的格式和内容。主要关注处理性能和可用性。

二、ETL系统
获取、转换、加载(Extract Transformation and Load，ETL)系统。其中包括工作区间、实例化数据结构、过程集合。是处于操作型源系统和DW/BI展现系统之间的区域。
数据操作流程：获取数据到ETL系统 -> 数据清洗(消除拼写错误、解决领域冲突、处理错误元素、解析为标注格式等) ->合并数据 ->复制数据 等操作。
ETL系统两个目标:
1.保持数据一致性
2.ETL中建立规范化数据表 (加载到规范化数据库中，然后加载到维度模型，很耗时间，所以慎重设计。也可以吧精力投放到到第三模块的数据展示中。但事实上，可理解性和性能往往不可兼得)

三、用于支持商业智能决策的展现区
展现区，用于组织、存储数据，支持用户、报表制作及其商业智能的查询
。数据应根据维度模型来展示，一般采用星型模型，或者OLAP多维数据库。详见笔记2。需要提供各种详细数据，包括明细数据和统计数据，而统计数据就是通过维度聚合而来的，比如说时间维度、订单维度、商品维度等。展现区的数据可以通过业务过程来构建。且必须使用公共的、一致的维度建立维度结构，要可以共享，比如说市场、销售、财务部门都可有效使用。展现的数据必须是维度化、原子的、以业务为核心的！

四、商业智能的应用
商业智能（Business Intelligence，BI）。泛指为商业用户提供展现区制定分析决策的能力。关键是查询、建模、预测功能。另外ETL系统，应该与业务用户和BI应用开发者保持距离。