本篇文章给大家谈谈数据仓库项目，以及数据仓库项目的挑战对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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数据仓库项目成功的因素是什么?
1、由于这个原因，数据仓库的用户不是类似银行柜员的终端操作人员，而是针对各个业务部门的用户和有关决策人员。因此，数据仓库的用户比传统的OLTP(联机事务处理：On-line Transaction Processing)用户少得多。
2、注重可视化——数据可视化，是项目呈现出来的形，人都是向往美好事物的，好的视觉效果，也是保证项目成功的关键。
3、项目目标明确：项目目标是项目成功的关键因素之一。在项目开始之前，必须明确项目的目标和要求，制定可衡量、可实现的目标，并在项目执行过程中不断跟踪和评估目标的实现情况。
4、大数据项目需考量的四个因素 Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具。不过，在很多情况下，企业利用他们现有的数据仓库设施，或是一个新老混合的技术来对大数据流入他们的系统进行管理。
数仓测试和数据测试的区别和联系?
1、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID。
2、数据库是数据根据需求设计的数据表的集合，而数据仓库只是储存数据的平台。数据仓库可以看成一个储存数据的仓库；而数据库是一个图书馆，储存的书是各种数据表。
3、数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。 数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫 OLTP 数据库(用于业务处理)，这种数据库叫 OLAP 数据库(用于业务分析)。
4、数据仓库的输入方是不同的数据源，比如：有的数据存在mysql里，有的数据存在mongdb里，还有一些第三方的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
5、两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。“传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。
大数据数仓项目架构
数据存储：指的便是数据仓库的建设了，简略来说能够分为事务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA)。数据同享层：表明在数据仓库与事务体系间提供数据同享服务。
数据存储：公司需要存储将通过大数据架构处理的数据。一般而言，数据将存储在数据湖中，这是一个可以轻松扩展的大型非结构化数据库。
Lambda架构算是大数据系统里面举足轻重的架构，大多数架构基本都是Lambda架构或者基于其变种的架构。Lambda的数据通道分为两条分支：实时流和离线。
FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
数据仓库建设应遵循的指导原则包括
1、有六项指导原则可帮助企业快速实现数据仓库计划并评估其过程：·简化需求收集和设计。公司通常会难以确定，哪些数据重要，哪些使得他们无法利用有价值的非结构化信息来驱动关键业务流程。
2、在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。
3、大数据系统体系建设规划包括的内容是：强化大数据技术产品研发，深化工业大数据创新应用，促进行业大数据应用发展，加快大数据产业主体培育，推进大数据标准体系建设，完善大数据产业支撑体系，提升大数据安全保障能力。
4、整体规划、明确目标、合理定位 银行建设数据仓库系统时应充分明确建设目标，核心的逻辑数据模型是对银行业务的高度抽象、能够提供对关键业务数据的组织和整理，建立一套完整、统规范的标准，以便进行各类分析。
数据仓库分类及开发模式?
概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。
星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
数据仓库主要实现对各种数据的组织、存储及管理等；数据集市是为不同业务而单独设计的数据仓库系统，即开发者为企业内部的不同用户群定制特殊的数据仓库子系统。
数据仓库是做什么的
1、数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
2、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。
3、数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW。
4、数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
5、数据库：传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
6、数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
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