大数据仓库建造方法

大数据仓库是近年来随着互联网和大数据时代的发展而产生的一个重要概念。它是一种通过集中存储和处理大规模的结构化、半结构化和非结构化数据的数据管理系统。数据仓库能够支持企业在业务决策、数据分析和业务预测等方面提供精确和及时的决策支持。在本篇文章中，我们将介绍大数据仓库建造的一般步骤和方法，希望能为大家提供一些有用的参考。

1. 需求分析和设计

在建造大数据仓库之前，必须进行详细的需求分析和设计工作。虽然不同的企业和行业的数据仓库需求存在很大差异,但是下面列出的需求设计流程可以适用于大部分数据仓库建造项目。

需求分析的主要内容包括：

（1）业务分析：了解企业的业务流程和决策流程、业务运营模式和各个业务部门间的数据交互情况。

（2）数据分析：了解企业的数据来源、数据种类、数据粒度和数据质量等，调查分析数据的变化情况。

（3）数据模型设计：根据业务分析和数据分析结果，设计数据模型和数据仓库结构，确定数据仓库需要存储哪些数据以及如何将这些数据组织存储。

（4）ETL设计：确定ETL(Extract, Transform, Load)流程，从源系统抽取数据、进行数据变换和数据清洗操作，最终将数据加载到数据仓库。

2. 数据采集

在数据采集阶段，需要将企业的所有数据流入到数据仓库中。这其中包括结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。从数据采集的角度，我们可以将数据源分成两类：交易型系统和非交易型系统。

（1）交易型系统

交易型系统是指企业的业务系统，比如销售管 理系统、客户关系管理