数据挖掘导论（学习笔记）——2.3数据仓库构建

2.3数据仓库构建

整个数据仓库系统由数据源、数据存储与管理、OLAP服务器、前端工具等组成。

数据仓库系统前端工具包括各种报表、查询、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中，数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库。

ETL，是指数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleaning）、装载（Load）的过程。

在数据仓库的开发过程中，采用的数据模型主要有概念模型、逻辑模型、物理模型、元数据模型、数据粒度和聚集模型。

数据仓库的建设是按照相关业务主题组织和存储海量数据的过程。数据仓库的建立路线主要有如下三种模式：自顶向下、自底向上、平行开发。

数据仓库的建设通常包括确定范围、环境评估、分析、设计、开发、测试和运行等几个步骤。