当前，所有应用到大数据的公司都需要建设企业数据仓库，以服务于数据分析和为企业决策、产品优化、产品运营等提供稳定可靠的数据支持，因此，数据仓库的建设在公司数据的E(抽取)、T(转化)、L(加载)流程中起到至关重要的地位。 本项目将数仓分为三层，分别是ODS层(贴源层)、DW层(数仓层)和APP层(应用层)，其中DW层中包含事实层、维度层、宽表层，为了达到拿空间换时间的目的，由事实层中的事实表和维度层的维度表关联形成宽表层。

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制作DW/BI项目的时候，有时候需要手动来添加一个日期的维度表，这时候可以利用这个excel来简单的完成该项任务

从书名就可以看出，本书围绕维度建模(Dimensional Modeling)的思想来展开，开头介绍了数据仓库的目标，组成部分，维度建模的优点等。后面的章节则按照不同领域的数据仓库建模一一举例。对于初学者来书，没有比例子更直接的了吧？！

教务管理系统数据仓库模型的研究与设计，唐伟，王月，高校教学管理工作作为学校教学机制正常运转的重要前提，在高校管理工作中占有相当重要的地位。高校教务管理系统使用至今，使大量

与第一代数据仓库相比，第二代数据仓库有以下特点： （1）数据仓库的生命周期 （2）数据访问模式 （3）结构化与非结构化数据 （4）元数据的重要性和作用开始得到认可

某四大行银行数据仓库设计方案，含：需求、架构、应用、部分界面。某四大行银行数据仓库设计方案，含：需求、架构、应用、部分界面。

本课分四章讲解 第一章 数据仓库与OLAP概述 第二章 多维数据分析基础与方法 第三章 数据仓库的构建（示例） 第四章 数据仓库的高级话题

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课程简介： 本项目课程是一门极具综合性和完整性的大型项目课程；课程项目的业务背景源自各类互联网公司对海量用户浏览行为数据和业务数据分析的需求及企业数据管理、数据运营需求。 本课程项目涵盖数据采集与预处理、数据仓库体系建设、用户画像系统建设、数据治理（元数据管理、数据质量管理）、任务调度系统、数据服务层建设、OLAP即席分析系统建设等大量模块，力求原汁原味重现一个完备的企业级大型数据运营系统。 拒绝demo，拒绝宏观抽象，拒绝只讲不练，本课程高度揉和理论与实战，并兼顾各层次的学员，真正从0开始，循序渐进，每一个步骤每一个环节，都会带领学员从需求分析开始，到逻辑设计，最后落实到每一行代码，所有流程都采用企业级解决方案，并手把手带领学员一一实现，拒绝复制粘贴，拒绝demo化的实现。并且会穿插大量的原创图解，来帮助学员理解复杂逻辑，掌握关键流程，熟悉核心架构。 跟随项目课程，历经接近100+小时的时间，从需求分析开始，到数据埋点采集，到预处理程序代码编写，到数仓体系搭建......逐渐展开整个项目的宏大视图，构建起整个项目的摩天大厦。 由于本课程不光讲解项目的实现，还会在实现过程中反复