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数据分析系统的总体架构(多维数据库)
数据分析系统的总体架构(多维数据库)
发布时间:2023-03-08 19:08:32 来源:
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多维数据库的概念并不复杂,
(图四:
pic4.jpg
)举一个例子:我们想描述
2003
年
4
月份可乐在北部地区销售额
10
万元时,牵扯到几个角度:时间、产品、地区。这些叫做
维度。至于销售额,叫做度量值。当然,还有成本、利润等。
这样一个模型,可以用一个三维的立方体来描述,每个维度分别代表了时间、产品和
地区,立方体上的单元代表了度量值。
进一步,
维度可以分为不同的层次,
因此这个模型也可以回答诸如
“
2003
年第一季度
日用品在南方的销售情况”等。
扩展一下我们的想象,除了时间、产品和地区,我们还可以有很多维度,例如客户的
性别、职业、销售部门、促销方式等等。实际上,使用中的多维数据库可能是一个
8
维或
者
15
维的立方体。
虽然结构上
15
维的立方体很复杂,但是概念上非常简单,不是吗?
数据分析系统的总体架构分为四个部分:
源系统、
数据仓库、
多维数据库、
客户端
(图
五:
pic5.jpg
)
*
源系统:包括现有的所有
OLTP
系统,搭建
BI
系统并不需要您更改现有系统。
*
数据仓库:数据大集中,通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可
能每天一次,
或者每
3
个小时一次,
当然是自动的。
数据仓库依然建立在关系型数据库上,
往往符合叫做“星型结构”的模型。
*
多维数据库:数据仓库的数据经过多维建模,形成了立方体结构,每一个立方体描
述了一个业务主题,例如销售、库存或者财务。
*
客户端:好的客户端软件可以把多维立方体中的信息丰富多彩地展现给用户。
实际案例:
在下面的案例中,
我们利用
Oracle9i
搭建了数据仓库,
MicrosoftAnalysis
Service2005
搭建了多维数据库,
ProClarity6.1
做为客户端分析软件。
分解树好象一个组织图。当它被展开时,通过在选定条目的重复下钻,分解树展示了
您想获得的整个路径。此外,您还可以在较低级别选择一个条目并创建一个含有更加详细
信息的新的分解树。
分解树在回答以下问题时很有效:
*
在指定的产品组内,哪种产品有最高的销售额?
*
在特定的产品种类内,各种产品间的销售额分布如何?
*
哪个销售人员完成了最高百分比的销售额?
在图六
(
pic6.jpg
)
中,可以对
2001
年个季度的销售额和所占百分比一目了然。
任意
一层分解树都可以根据不同维度随意展开,在该分解树中,在大区这一层是按国家展开,
在国家这一层是按产品分类展开。
投影图使用散点图的格式,显示
2
个或
3
个度量值之间的关系。数据点的集中预示两
个变量之间存在强的相关关系,而稀疏分布的数据点可能显示不明显的关系。
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/53b5736fc850ad02de80413c.html
《数据分析系统的总体架构(多维数据库).doc》
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