系統概述
基于數據倉庫的功能、邏輯結構，可以將數據倉庫分為：數據的抽取、存儲和管理、數據的分析和展現三個技術層面。數據的抽取層負責設計和實現ETL過程，完成數據倉庫加載和更新數據。
ETL包括數據的抽取、轉換和裝載三個過程，在技術上主要涉及增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。 數據挖掘是從數據倉庫中發現并提取隱藏在其中的信息的一種新技術，即利用人工智能、統計分析等多種技術和各類挖掘工具及數據算法，分析企業的歷史數據，進行深層次挖掘，實現規則性發現及預測功能，它側重于對事務中蘊涵的未知規律進行發現。
數據倉庫框架圖
系統特色
- 1、 數據源可以是行內業務系統，也包括行外的相關數據。
- 2、 存儲和管理層采用ODS－DW二層結構，存儲的數據具有面向主題、集成、相對穩定（不可刪改）、隨時間不斷變化四個特性；支持多維分析的查詢模式；存儲的內容包括業務數據和元數據。保存的數據包括結構化數據和非結構化數據。
- 3、 數據分析和展現層提供OLAP設計、分析和展現手段，包括聯機分析和數據挖掘兩大技術。