第二节:数据仓库系统的体系结构
1：引言
上一篇介绍了数据仓库的定义:面向主题的，集成的，不可修改的，随时间不断变化的用来更好的为企业或组织决策分析的数据集合。
数据仓库是区别于传统操作型数据库的数据集合，主要应用于分析型数据操作，支持企业全局决策分析。但要实现这一应用的目的
单一的数据仓库是无法实现的，需要建立一个数据仓库系统。
基于数据仓库系统，完成数据从操作型数据库等数据源到数据仓库或者数据集市的流动，传输，以支持前台的决策分析处理工作。
2：数据仓库系统的体系结构
从操作型数据库，文件，网络等数据源，通过ETL集成工具进行数据的抽取，清洗，转换，加载等工作，进入到数据仓库和数据集市
中，进而通过olap服务器支持前台的多维分析，查询报表，数据挖掘等操作。
3：组成要素
数据仓库系统是由数据源（操作型数据库，文件，网络），集成工具（抽取，清洗，转换，加载），数据仓库与数据仓库服务器，数
据集市olap服务器，元数据，元数据管理工具，前台分析工具（进行报表查询，多维分析，数据挖掘）等组成
a：数据源
数据源就是提供初始数据的地方，是数据仓库系统的基础，通常包括企业内部数据和外部数据，内部数据包括各种操作型数据库中的
数据以及文档数据，外部数据包括各类法律法规，市场信息，竞争对手以及各种统计数据和文档。
b：数据工具
即ETL工具，包括数据抽取，清洗，转换，加载等工作。
数据抽取：就是从不同的数据源中选择数据仓库所需的数据，这些数据可能具有的特点是：来自不同的平台，不同结构，不同类型等。
数据清洗：由于数据来自于不同的数据源，因此数据质量难以保证，例如存在数据不一致，量纲不同，值确实等。就需要对抽取到的
数据进行抽取。
数据转换：将面向应用的数据转换成面向主题的数据。
数据加载：将数据装入到数据仓库中去。
补充：ETL工作是BI/DW项目的核心和灵魂，它按照统一的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标数据仓库转
化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
c：数据仓库服务器
负责管理数据仓库中的数据，为整个企业的数据分析提供一个完整，统一的视图。
d：olap服务器
使用olap服务器对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组，以支持用户多角度，多层级的数据分析。
e：数据集市
数据集市是一个小型的数据仓库，通常具有较少的主题域，是部门级的数据仓库，面向部门级的应用。
f：前台分析工具
包括各种数据分析工具，如报表工具，olap分析工具，数据挖掘工具。各种分析工具既可以从数据仓库中获取数据，还可以从数据
集市中获取数据。
g：元数据
元数据就是整个数据仓库的所有描述性信息，即关于数据的数据。ETL负责建立元数据。
总结：数据从数据源到将最终的分析结果呈现给用户，需要经历一下几个步骤：
1：从各种数据源中抽取合适的，需要的数据
2：对数据进行清洗，加工，转换，重构等预处理工作。
3：建立高效，海量的企业数据仓库
4：针对特定的分析主题，建立专门的数据集市
5：针对特定的业务需求，创建前端数据展现应用，或者开展专题分析项目。
4：数据集市
1：数据集市的定义
数据集市就是面向部门或者应用的小型数据仓库，相比于企业级数据仓库，具有较少的主题域。
2：数据集市的分类
按照数据的获取方式，将数据集市分为从属型数据集市和独立型数据集市
从属型数据集市就是从中央数据仓库中获取数据，这类数据集市之间是互联的。
独立型数据集市就是直接从操作型数据库等数据源中获取数据，这类数据集市之间没有联系，是相互独立的。
3：两种建立数据集市的思想
两种数据集市对应着两种建立数据集市的思想，即“自顶向下”和“自底向上”的思想
自顶向下：就是先创建一个中央数据仓库，然后按照各个特定部门的特定需求建立多个从属型数据集市
自底向上：就是先以最小的投资，根据部门的实际需求，创建多个独立的数据集市，然后不断扩充，不断完善，最终形成一个
中央数据仓库。
4：数据集市的作用
数据集市一般包含着某一特定业务内容的数据，因此可以按照业务的分类来组织，也可以按照数据仓库的主题，地理位置，企业部门
来组织。这样，数据集市就可以满足企业，部门，个人不同层次，不同范围的人员对数据的需求。
数据集市可以分布在不同的物理平台，也可以逻辑分布在同一物理平台。
5：数据集市与数据仓库的区别
数据集市是按照部门或者业务分类进行组织的小型数据仓库，而数据仓库则是面向整个企业的。二者的不同，一是主题域的不同，
二是数据规模的不同，三是访问效率的不同。
5：元数据
1：元数据的定义
元数据就是关于数据的数据，关系型数据库中的数据字典就是元数据中的一种。
2：元数据的作用
元数据描述数据的结构，来源，抽取和转换规则，存储，描述操作数据的进程和应用程序的结构，功能等。其主要目的就是提供数据
资源的全面指南，使数据仓库管理员和开发人员能够清楚的了解到数据存放在哪里，有什么数据，来源于哪里，如何使用和管理这些
数据。
3：元数据的分类
按照使用元数据的用户分类，可以分为技术元数据和业务元数据。技术元数据描述元数据的技术细节，只要提供给开发人员和管理人
员；业务元数据主要让业务人员能够明白数据仓库中的数据。
按照来源的正式程度分类，分为正式元数据和非正式元数据，前者是经过讨论并由决策者确定的元数据，后者是一些规范，制度，
常识组成，没有标准的形式。
按照功能分类，分为数据源元数据，ETL数据，ODS数据，DW数据，报表元数据，接口数据文件格式元数据，商业元数据。
