DW组成部分简介

DW的组成部分有：针对数据源的分析、数据的ETL、数据的存储结构，元数据管理等。

数据源分析

主要是分析要抽取哪些数据，如何抽取（全量还是增量）？它的更新周期是怎么样的？它的数据质量如何？

确定数据的格式，数据的域。

ETL

ETL之前需要知道以下内容，数据源有哪些系统，各个业务系统的RDBMS是什么？是否存在手工维护的数据？

数据抽取分为直接抽取和间接抽取两种 。

直接抽取：直接从业务数据库到DW，中间没有任何过渡，需要你知道业务系统的授权，表名等信息。

间接抽取：采用文件交换的方式，需要考虑网络连接，文件的位置，文件的格式，授权，文件内容完整性检查，文件的传输方式等。

元数据

主要包括技术元数据和业务元数据

技术元数据

有了这些数据，你就知道怎么开发DW，例如FRD,STTM(source to target mapping)等。

业务元数据

从业务角度描述了DW系统中的数据。帮助你理解各指标的含义，指标的计算方法等。如BRD。

DM（数据集市）的类型

1.独立型数据集市

数据直接来自于操作型数据库，为了满足特殊用户而建立的一种分析型环境。周期短，具有灵活性，但因为脱离 了DW，可能会导致信息孤岛的存在，不能以全局的视角分析数据。

2.从属型数据仓库

它的数据源是来自于EDW，开发周期长，但是结构上比较稳定，数据质量比较高，数据的一致性有保障。

DW和DM的区别

在数据结构上，DW是面向主题的，集成的数据的集合，而DM通常被定义成star或snowflake。

可以说，这是BI的两个鼻祖，innmon和kimball的思想在实现中的两个具体表现。

Inmmon的思想是自上而下建立完整的企业级的数据仓库。

RalphaKimball的思想是自下而上的建立数据仓库，建 的是DM,DM建得多了，自然就形成了DW。