数 据 仓 库 培 训课程
一.培训目标
将数据仓库、决策支持系统这样的一个计算机业界的前沿课题传授给学员，使学员通过本课程的理论培训和实例培训理解数据仓库，了解数据仓库项目的开发过程，为将来参与数据仓库项目奠定坚实的基础。
二.课程介绍
本课程是为那些有兴趣建立或理解数据仓库、决策支持系统的技术人员（包括商业分析员，经济分析员，经理，企业管理者）而开发的高级培训，通过本课程的学习，学员将完全了解数据仓库技术的使用领域，数据仓库技术的发展，数据仓库模型的构建，数据仓库数据ETL过程，数据仓库项目的管理；
三.培训大纲
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编号
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名称
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内容
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1.
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数据仓库和商业决策的关系
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描述当今商业领域BI和数据仓库的角色
描述为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持
决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术
使用数据仓库技术的原因
如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量
介绍一种流行的BI工具Clementine（独立于任何数据库系统）
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2.
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数据仓库的概念和术语
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通用的，被广泛接受的数据仓库定义
独立和非独立的数据集市的不同，适用范围
数据仓库开发的一些主要方法，常用的模型：螺旋模型方法。
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3.
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设计，分析，和管理数据仓库项目
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解释开发和实现数据仓库的财政目的
开发时间的控制。
概述数据仓库项目的关键任务
讨论商业和用户需求的收集
如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务。
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4.
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数据仓库建模
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讨论数据仓库环境下的数据结构
讨论数据仓库的设计步骤:
–定义商业模型
–定义维度模型
–定义物理模型
–介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型
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5.
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构建数据仓库: 抽取数据简介
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构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述
ETL任务, 重点和代价
解释如何去检查数据源
Oracle的ETL流程解决方案
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6.
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元数据简介
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数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色
数据仓库元数据的类型
开发元数据的策略等
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7.
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数据仓库基本概念介绍
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数据仓库的基本元素
数据仓库的基本形式
数据仓库的特点
数据仓库的开发特性
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8.
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定义数据仓库的商业和逻辑模型
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讨论企业级的策略分析工作
定义商业模型的各个部分
讨论数据仓库中元数据所扮演的角色，及追踪元数据的方法
定义逻辑模型和实体关系模型
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9.
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创建维模型
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详细介绍星型模型
如何从商业应用中标识事实表和它们的属性（列）
如何从商业应用中标识维表和它们的属性（列）
讨论数据仓库中的层次
讨论数据仓库的分析方法
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10.
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创建物理模型
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如何将维模型转换成物理模型
讨论数据仓库对体系结构的需求
介绍各种硬件体系结构的优缺点
讨论数据仓库所需的数据库服务器特性
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11.
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物理模型的存储
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介绍数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取
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12.
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ETL策略
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介绍在构建数据仓库过程中的ETL方法
ETL的常见问题
常用的ETL技术
如何在Oracle，Excel，及Clementine之间交换数据
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13.
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综合数据的管理
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讨论综合数据的管理和Oracle是如何实现的
介绍物化视图和Oracle的自动管理
星型查询的优化，Oracle优化器和查询的自动重写
标识Oracle的维等
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14.
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Oracle /SQL 对数据仓库的支持
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改进了综合语句的功能和效率
同时将数据插入多个表
使用MERGE语句有条件的插入或修改数据
使用WITH子句提高查询效率等
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案例
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