如何建立大数据数据仓库？

一、如何建立大数据数据仓库？

简述数据仓库的建设步骤

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。其建设步骤如下：

1)收集和分析业务需求

2)建立数据模型和数据仓库的物理设计

3)定义数据源

4)选择数据仓库技术和平台

6)选择访问和报表工具

7)选择数据库连接软件

8)选择数据分析和数据展示软件

9)更新数据仓库

二、帆软bi也需要建立数据仓库吗？

帆软bi确实需要建立数据仓库，才能进行数据分析

三、数据仓库中建立索引越多越好？

不好。因为建立索引需要花费时间和资源，会导致表的更新速度变慢。所以加不加索引，还要按实际的运用情况来考虑

四、什么样的公司需要建立数据仓库？

物流公司，电商，银行，手机通讯企业等数据量异常大公司都需要建立数据仓库。

五、hive是建立在什么之上的数据仓库？

hive是建立在Hadoop架构之上的数据仓库。hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。

hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。

六、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

七、数据仓库包括操作？

高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。

八、大数据仓库前景？

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万

数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

九、数据仓库是什么？

大数据主要有三个特点：实时、多样、量大、价值。大数据不仅量大，对于数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还能整合各种各样的数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都能够进行处理。

在这个时代，数据依然是最重要的，如何在利用的时候控制好数据，是对一个企业的考验。数据在生活中是无处不在的，手机产生的记录、移动互联网产生的数据、取款时产生的数据、购物时产生的数据、行李从一个城市到另外一个城市产生的数据等。就算一个小小的店铺，卖出一瓶饮料，也会产生数据，而数据就记录着这个世界的存在与变化。

当某个企业的数据量巨大、资产非常重要时，就需要对它进行管理控制。如今数据已经成为了企业的资产。在以前，数据被人们看作是附属物，而不是资产。只要企业进行交易就会产生这些附属物，而现在发现这些交易的数据信息中蕴含着用户的需求，成千上万条信息积累下来，就能够准确的知道用户的需求，为用户这几新的产品，在营销上就产生了新的价值。所以，数据就成为了企业的资产，需要被管理和控制起来。

近几年，数据的控制管理工具发展的很缓慢而且它只是一些大型公司的工具，有实力的公司才会为它买单，这就让数据的控制管理变得高高在上，这就让数据作为资产还只停留在理念的层面上。

人们也一直在讨论，数据仓库能给企业带来什么？数据仓库对数据的控制主要体现在以下6个方面：

企业要通过快速、及时、方便、安全、准确、整合这6个方面对数据库进行有效的控制。下面具体介绍一下数据库对数据控制的体现方面，其内容包括以下几点：

1.对数据快速的访问

利用数据仓库模型中的软件和硬件对数据快速的访问。比如刚收集来的数据，选择是否需要存储，或是采用其它的存储技术。

2.能确保数据的整合性

当企业需要一年内的大量数据，或者是企业的视图数据时，需要数据库模型的整合支持。

3.保障数据的及时性

当数据批量抽取不足够时，需要及时的对数据进行数据流处理。

4.控制让数据的访问更便捷

不仅将数据以表格的形式进行控制管理，还可以将数据以字段的形式进行管理，这样就可以将数据分成更小更细的数据进行控制。

5.控制管理后的数据能够保证数据一致性，让数据变得更加的可信。

6.对数据进行权限管理

对数据加以控制后，可以防止企业的数据外漏，保障了数据的访问安全。

传统的数据库并不能对数据进行分析控制，数据仓库的兴起，使传统的数据库和面向分析的分析型数据分离开来，形成各自的形式。数据仓库的形态一般都是软硬一体，这样能够提供最佳的控制效果。这样的数据库会采用更先进的查询技术，以大规模并行处理和列式处理为代表。

另外，新兴的互联网企业也在尝试一些性的技术对大数据进行控制，比如谷歌的MapReduce，就能够对数据很好的控制。一些相对低廉的数据仓库也能够降低数据控制的门槛，一些小型的公司不必和大型的公司去较真价格。有开源的产品和足够的硬件存储，再加上一支专业的团队，就可以构建一个数据仓库平台，对数据进行有效的控制。

十、数据仓库网络要求？

数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求