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基于Hadoop的数据仓库引擎的设计与实现_ 数据仓库

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现代社会的发展在某种意义上取决于信息的获取与处理技术。信息的价值在于用户通过使用这些信息从中得到收益。信息工作者所面对的问题不是简单地处理数据，而是如何使用数据，即从数据中挖掘出有用的信息。就超市而言，各种商品的销售情况实际上蕴藏着某种规律性。如果能够把它挖掘出来，无疑对今后的工作有很大的帮助。 　　1  数据仓库的概念和特征 　　数据仓库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。数据的存储与管理是整个数据仓库系统的。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管

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比尔·恩门（Bill Inmon）的建立数据仓库中文版

主要包含中信银行数仓开发的系列流程资料： 1、ETL单元开发及测试 2、业务场景梳理 3、风险管理系统 4、集成测试 5、数仓模型 6、详细设计文档 7、项目排期分工 8、银行业务学习 9、源系统数据分析 10、总体设计文档 适合转行以及从业与金融行业的数据开发，ETL及金融数据分析人员，资料比较齐全清晰，有相应的案例以及对应的代码，资料可以帮助我们梳理银行数据仓库各个层之间的工作，以及银行数仓工作的核心工作内容，了解银行源系统数据样式，数据抽取加工的过程，银行主题划分，以及各个主题间各自的关联方式等。

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