㈠ 企業如何更好的搭建數據倉庫
1、首先你得搞清楚建設數倉的目的是什麼
是偏向於整合各系統數據，為數據分析決策服務，還是偏向於快速的完成分析決策需求？
如果是前者，那麼在數據倉庫建模的時候一般會選擇ER建模方法；
如果是後者，一般會選擇維度建模方法。
ER建模：即實體關系建模，由數據倉庫之父BIll Inmon提出，核心思想是從全企業的高度去設計三範式模型，用實體關系描述企業服務。主張的是自上而下的架構，將不同的OLTP數據集中到面向主題的數據倉庫中。
維度建模：由Kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發構建模型。這種模型由事實表和維表組成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡導自下而上的架構，可以針對獨立部門建立數據集市，再遞增的構建，匯總成數據倉庫。
2、其次你得進行深入的業務調研和數據調研
業務調研：深入的業務調研能使你更加明確數倉建設的目的；同時也利於後續的建模設計，隨著調研的開展，如何將實體業務抽象為數倉模型會更加明朗。
數據調研：各部門或各科室的數據現狀了解，包括數據分類、數據存儲方式、數據量、具體的數據內容等等。這對後續的主數據串聯或者維度一致性處理等等都是必須的基礎。
3、然後是數據倉庫工具選型
傳統型數據倉庫：一般會選擇第三方廠家的資料庫和配套ETL工具。因為有第三方支持，相對有保障；但缺點也很明顯，受約束以及成本較高。
NoSQL型數據倉庫：一般是基於hadoop生態的數據倉庫。hadoop生態已經非常強大，可以找到各種開源組件去支持數據倉庫。缺點是需要招聘專門人士去摸索，並且相對會存在一些未知隱患。
4、最後是設計與實施
設計：包括數據架構中的數據層次劃分以及具體的模型設計；也包括程序架構中的數據質量管理、元數據管理、調度管理等；
實施：規范化的項目管理實施，但同時也需記住一點，數據倉庫不是一個項目，它是一個過程。
㈡ 如何建立大數據數據倉庫
BI領域注重統計分析，傳統的資料庫注重在線事務。。 統計分析的數據量一般都比較大，注重的是查詢，一次查詢大批量的數據，但是傳統的資料庫一般都是為了支持在線事務的，所以插入更新較多，查詢往往只根據條件查詢。。
㈢ 為什麼要建立數據倉庫
數據倉庫主要解決哪些問題
企業信息化建設過程中，為了提高日常的工作效率以及提高本企業的市場適應能力，大部分企業會根據市場、客戶和企業本身建立不同的業務系統來滿足需求。但此系統往往因為市場需求、設計理念、建設時間、平台選擇等因素的不一致性而導致系統間相互獨立、信息分散等特點，從而形成信息孤島，為了解決上述問題，企業就需要一種行之有效的技術進行信息整合，通過集成不同的系統信息為企業提供統一的決策分析平台，幫助企業解決實際的業務問題（如：如何提高客戶滿意度和忠誠度，降低成本、提高利潤，合理分配資源，有效進行全面績效管理等）。人們往往會採用數據倉庫技術實現。
使用數據倉庫有3個方面的好處：
（1）數據倉庫能夠為業務部門提供准確、及時的的報表。雖然給業務系統也能夠提供報表功能，但由於業務處理系統是為實現某個業務功能開發的，業務處理系統中的報表只能提供局部的信息，無法提供關於企業整體的信息，使管理人員有「只見樹木，不見森林」的感覺。另外業務系統中的報表相對是比較固定的，對於業務人員臨時提出來的一些分析要求，必須經過軟體人員大量艱苦的開發工作才能實現，業務人員往往感覺報表功能不能滿足管理上的要求。而在數據倉庫中提供的靈活的報表工具，可以很方便地增加新的報表，適應業務的變化。
（2）數據倉庫可以賦予管理人員更強大的分析能力。聯機分析處理（OLAP）是數據倉庫中經常採用的一種分析手段。OLAP技術使得用戶能夠方便地從多個角度對信息進行分析，使業務人員可以了解更多的信息。例如，對於業務收入指標，我們可以了解到每個產品是通過哪些渠道銷售出去的，銷售給哪些類型的客戶，我們不僅可以看到某個區域總的銷售收入，而且可以看到在該區域中每個城市、每個商店的銷售情況，直到查看到具體的一筆銷售合同。OLAP分析的另一個好處是它採用業務名詞而不是技術術語對事物進行描述，因此業務人員可以清晰地了解數據對象的含義，並且無需依賴技術人員，就可以自主地進行業務分析。
（3）數據倉庫是進行數據挖掘、知識發現的基礎。利用數據挖掘技術，我們可以發現數據中存在的模式和規律，例如可以了解到不容的用戶群體具有什麼樣的消費行為，對於價格的敏感度如何。利用這些知識，可以幫助企業對未來的變化趨勢進行預測，制定更加准確的市場策略，實現交叉銷售/向上銷售的目標。由於數據倉庫已經實現了企業數據的整合，提供了反映企業全局的、一致的信息，因此，在數據倉庫的基礎上進行數據挖掘，可以使預測分析結果更加准確、更完整。
隨著雲計算、大數據的不斷深入，伴之而來的是海量的數據，那麼如何更好的從這些數據中提取有用的信息呢？那數據倉庫就發揮了他巨大的潛力。
㈣ mysql數據倉庫，應該如何搭建
Check if this entry is a directory or a file.
const size_t filenameLength = strlen(fileName);
if (fileName[filenameLength-1] == '/')
{
{
㈤ 如何基於hive建立數據倉庫
構建一個真正的數據倉庫可能是一個龐大的工程。有許多不同的設備、方法和理論。最大的共同價值是什麼？事實是什麼，哪些主題與這些事實相關？以及您如何混合、匹配、合並和集成可能已存在數十年的系統與僅在幾個月前實現的系統？這還是在大數據和 Hadoop 之前。將非結構化、數據、NoSQL 和 Hadoop 添加到組合中，您很快就會得到一個龐大的數據集成項目。
描述一個數據倉庫的最簡單方式是，認識到可以將它歸結為星形模式、事實和維度。您如何創建這些元素，決定權在您手上 — 通過暫存資料庫；動態提取、轉換、載入流程；或者集成輔助索引。當然，您可以構建一個包含星形模式、事實和維度的數據倉庫，使用 Hive 作為核心技術，但這並不容易。在 Hadoop 世界外部，這會成為一個更大的挑戰。與其說 Hive 是一種合法的數據倉庫，倒不如說它是一個集成、轉換、快速查找工具。該模式可能像是數據倉庫，但適用性表明它不是 RDBMS
㈥ 怎麼樣在大數據平台上建立的數據倉庫中應用數據湖的
大數據工具不應該破壞現有的數據倉庫環境。雖然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入門檻，它們構成了Hadoop的生態系統，支持其存儲和管理大量數據集的能力。很多原本居於商務智能和分析系統中心地位的企業數據倉庫收到沖擊。但是企業在數據倉庫中投入了很多資金、資源和時間，建立並完善數據倉庫的查詢、報表和分析功能。企業不願意這一切都付之東流。即便企業已經選擇在Hadoop或NoSQL資料庫上搭建新的商務智能和大數據分析架構，這也不是一朝一夕能夠完成的。通常，這種轉變還要以犧牲服務質量，甚至業務中斷為代價。
因此，大多數企業都會選擇集成的方式，讓新舊系統技術協同工作。比如把基於Hadoop的客戶分析應用和現存客戶數據倉庫結合起來。來自於數據倉庫的客戶數據可以放到Hadoop應用程序里進行分析，分析結果在返回數據倉庫。
㈦ SAS數據倉庫如何搭建
SAS的OLAP解決方案支持三種不同類型的OLAP方式，即MOLAP，ROLAP和HOLAP。
三種方式的結合使用，可以讓IT人員根據不同的數據環境，建立相應的數據存儲方式。
從查詢速度考慮，可以使用MOLAP，從存放大量數據角度考慮，使用ROLAP，而HOLAP更是結合前兩者的優點，產生一個更加靈活的方式。
在HOLAP方式下存放的數據，可以是SAS的數據集，其它資料庫的數據表，MDDB數據，而且數據可以分布在不同類型的計算機中，使IT人員可以更方便地組織數據。
㈧ 微軟產品如何搭建數據倉庫mysql的資料庫怎麼和微軟的數據倉庫連呢數據倉庫的結果，怎麼用php調用呢
微軟的數據倉庫應該是以Windows Server DataCenter Edition為基礎，建立的SQL Server數據存儲平台。
具體的介紹你可以看看微軟虛擬學院的課程
http://www.microsoftvirtualacademy.com/training-courses/721
現代數據倉庫
http://www.microsoft.com/zh-cn/server-cloud/solutions/modern-data-warehouse/#fbid=3ZokmWcfKok
SQL Server - 數據倉庫
使用 Microsoft SQL Server Enterprise 的數據倉庫功能可以構建更快的倉庫、管理不斷增加的數據量、與 Microsoft 商業智能產品集成；在收購 DATAllegro 後，還可以擴展倉庫以對數百 TB 的數據進行操作。
什麼是數據倉庫
概述：SQL Server 2012 數據倉庫
概述：並行數據倉庫
http://technet.microsoft.com/zh-cn/sqlserver/dd421879.aspx
應該mysql 和 微軟的數據倉庫連接？
php和微軟的數據倉庫連接？
我覺得你讀懂了微軟的策略之後就不會問這種問題了吧。
mysql 和 MS SQL Server 連接起來應該非常非常麻煩吧。
php 連接MS SQL Server應該不如aspx吧？
不過有很多人都做出來了，你可以Google搜索「php SQLServer 連接」
Microsoft Drivers 3.0 for PHP for SQL Server
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20098
支持的操作系統
Windows 7, Windows Server 2008 R2, Windows Server 2008 Service Pack 2, Windows Vista Service Pack 2
• PHP 5.3.6 or PHP 5.4. For more information about downloading and installing PHP, visit PHP on Windows.
• Microsoft SQL Server 2012 Native Client available in the SQL Server 2012 Feature Pack.
• Any edition of SQL Server 2005 or later.
• A Web server configured to run PHP.