培训目标：了解数据仓库和商业决策的关系 了解数据仓库的概念和术语 学习设计，分析，和管理数据仓库项目 数据仓库建模 构建数据仓库: 抽取数据简介 元数据简介 数据仓库基本概念介绍 定义数据仓库的商业和逻辑模型 创建维模型 创建物理模型 物理模型的存储 ETL策略 综合数据的管理 Oracle SQL 对数据仓库的支持 数据仓库和商业决策的关系描述当今商业领域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 数据仓库的概念和术语通用的，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，介绍一种常用的模型：螺旋模型方法。 设计，分析，和管理数据仓库项目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。。 数据仓库建模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 构建数据仓库: 抽取数据简介构建数据仓库的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 元数据简介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 数据仓库基本概念介绍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 数据仓库与决策支持系统 数据仓库与数据集市
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