㈠ 企业如何更好的搭建数据仓库
1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么
是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？
如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；
如果是后者，一般会选择维度建模方法。
ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。
2、其次你得进行深入的业务调研和数据调研
业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。
数据调研：各部门或各科室的数据现状了解，包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的主数据串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。
3、然后是数据仓库工具选型
传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。
NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大，可以找到各种开源组件去支持数据仓库。缺点是需要招聘专门人士去摸索，并且相对会存在一些未知隐患。
4、最后是设计与实施
设计：包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计；也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等；
实施：规范化的项目管理实施，但同时也需记住一点，数据仓库不是一个项目，它是一个过程。
㈡ 如何建立大数据数据仓库
BI领域注重统计分析，传统的数据库注重在线事务。。 统计分析的数据量一般都比较大，注重的是查询，一次查询大批量的数据，但是传统的数据库一般都是为了支持在线事务的，所以插入更新较多，查询往往只根据条件查询。。
㈢ 为什么要建立数据仓库
数据仓库主要解决哪些问题
企业信息化建设过程中，为了提高日常的工作效率以及提高本企业的市场适应能力，大部分企业会根据市场、客户和企业本身建立不同的业务系统来满足需求。但此系统往往因为市场需求、设计理念、建设时间、平台选择等因素的不一致性而导致系统间相互独立、信息分散等特点，从而形成信息孤岛，为了解决上述问题，企业就需要一种行之有效的技术进行信息整合，通过集成不同的系统信息为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解决实际的业务问题（如：如何提高客户满意度和忠诚度，降低成本、提高利润，合理分配资源，有效进行全面绩效管理等）。人们往往会采用数据仓库技术实现。
使用数据仓库有3个方面的好处：
（1）数据仓库能够为业务部门提供准确、及时的的报表。虽然给业务系统也能够提供报表功能，但由于业务处理系统是为实现某个业务功能开发的，业务处理系统中的报表只能提供局部的信息，无法提供关于企业整体的信息，使管理人员有“只见树木，不见森林”的感觉。另外业务系统中的报表相对是比较固定的，对于业务人员临时提出来的一些分析要求，必须经过软件人员大量艰苦的开发工作才能实现，业务人员往往感觉报表功能不能满足管理上的要求。而在数据仓库中提供的灵活的报表工具，可以很方便地增加新的报表，适应业务的变化。
（2）数据仓库可以赋予管理人员更强大的分析能力。联机分析处理（OLAP）是数据仓库中经常采用的一种分析手段。OLAP技术使得用户能够方便地从多个角度对信息进行分析，使业务人员可以了解更多的信息。例如，对于业务收入指标，我们可以了解到每个产品是通过哪些渠道销售出去的，销售给哪些类型的客户，我们不仅可以看到某个区域总的销售收入，而且可以看到在该区域中每个城市、每个商店的销售情况，直到查看到具体的一笔销售合同。OLAP分析的另一个好处是它采用业务名词而不是技术术语对事物进行描述，因此业务人员可以清晰地了解数据对象的含义，并且无需依赖技术人员，就可以自主地进行业务分析。
（3）数据仓库是进行数据挖掘、知识发现的基础。利用数据挖掘技术，我们可以发现数据中存在的模式和规律，例如可以了解到不容的用户群体具有什么样的消费行为，对于价格的敏感度如何。利用这些知识，可以帮助企业对未来的变化趋势进行预测，制定更加准确的市场策略，实现交叉销售/向上销售的目标。由于数据仓库已经实现了企业数据的整合，提供了反映企业全局的、一致的信息，因此，在数据仓库的基础上进行数据挖掘，可以使预测分析结果更加准确、更完整。
随着云计算、大数据的不断深入，伴之而来的是海量的数据，那么如何更好的从这些数据中提取有用的信息呢？那数据仓库就发挥了他巨大的潜力。
㈣ mysql数据仓库，应该如何搭建
Check if this entry is a directory or a file.
const size_t filenameLength = strlen(fileName);
if (fileName[filenameLength-1] == '/')
{
{
㈤ 如何基于hive建立数据仓库
构建一个真正的数据仓库可能是一个庞大的工程。有许多不同的设备、方法和理论。最大的共同价值是什么？事实是什么，哪些主题与这些事实相关？以及您如何混合、匹配、合并和集成可能已存在数十年的系统与仅在几个月前实现的系统？这还是在大数据和 Hadoop 之前。将非结构化、数据、NoSQL 和 Hadoop 添加到组合中，您很快就会得到一个庞大的数据集成项目。
描述一个数据仓库的最简单方式是，认识到可以将它归结为星形模式、事实和维度。您如何创建这些元素，决定权在您手上 — 通过暂存数据库；动态提取、转换、加载流程；或者集成辅助索引。当然，您可以构建一个包含星形模式、事实和维度的数据仓库，使用 Hive 作为核心技术，但这并不容易。在 Hadoop 世界外部，这会成为一个更大的挑战。与其说 Hive 是一种合法的数据仓库，倒不如说它是一个集成、转换、快速查找工具。该模式可能像是数据仓库，但适用性表明它不是 RDBMS
㈥ 怎么样在大数据平台上建立的数据仓库中应用数据湖的
大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本，甚至零成本的工具降低了准入门槛，它们构成了Hadoop的生态系统，支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间，建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构，这也不是一朝一夕能够完成的。通常，这种转变还要以牺牲服务质量，甚至业务中断为代价。
因此，大多数企业都会选择集成的方式，让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析，分析结果在返回数据仓库。
㈦ SAS数据仓库如何搭建
SAS的OLAP解决方案支持三种不同类型的OLAP方式，即MOLAP，ROLAP和HOLAP。
三种方式的结合使用，可以让IT人员根据不同的数据环境，建立相应的数据存储方式。
从查询速度考虑，可以使用MOLAP，从存放大量数据角度考虑，使用ROLAP，而HOLAP更是结合前两者的优点，产生一个更加灵活的方式。
在HOLAP方式下存放的数据，可以是SAS的数据集，其它数据库的数据表，MDDB数据，而且数据可以分布在不同类型的计算机中，使IT人员可以更方便地组织数据。
㈧ 微软产品如何搭建数据仓库mysql的数据库怎么和微软的数据仓库连呢数据仓库的结果，怎么用php调用呢
微软的数据仓库应该是以Windows Server DataCenter Edition为基础，建立的SQL Server数据存储平台。
具体的介绍你可以看看微软虚拟学院的课程
http://www.microsoftvirtualacademy.com/training-courses/721
现代数据仓库
http://www.microsoft.com/zh-cn/server-cloud/solutions/modern-data-warehouse/#fbid=3ZokmWcfKok
SQL Server - 数据仓库
使用 Microsoft SQL Server Enterprise 的数据仓库功能可以构建更快的仓库、管理不断增加的数据量、与 Microsoft 商业智能产品集成；在收购 DATAllegro 后，还可以扩展仓库以对数百 TB 的数据进行操作。
什么是数据仓库
概述：SQL Server 2012 数据仓库
概述：并行数据仓库
http://technet.microsoft.com/zh-cn/sqlserver/dd421879.aspx
应该mysql 和 微软的数据仓库连接？
php和微软的数据仓库连接？
我觉得你读懂了微软的策略之后就不会问这种问题了吧。
mysql 和 MS SQL Server 连接起来应该非常非常麻烦吧。
php 连接MS SQL Server应该不如aspx吧？
不过有很多人都做出来了，你可以Google搜索“php SQLServer 连接”
Microsoft Drivers 3.0 for PHP for SQL Server
http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=20098
支持的操作系统
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.