資料倉儲的建立步驟
1樓：kyoya斯
1)收集和分析業務需求。
2)建立資料模型和資料倉儲的物理設計。
3)定義資料來源。
4)選擇資料倉儲技術和平臺。
5)從操作型資料庫中抽取、淨化、和轉換資料到資料倉儲。
6)選擇訪問和報表工具。
7)選擇資料庫連線軟體。
8)選擇資料分析和資料展示軟體。
9)更新資料倉儲 1)資料轉換工具要能從各種不同的資料來源中讀取資料。
2)支援平面檔案、索引檔案、和legacydbms。
3)能以不同型別資料來源為輸入整合資料。
4)具有規範的資料訪問介面。
5)最好具有從資料字典中讀取資料的能力。
6)工具生成的**必須是在開發環境中可維護的。
7)能只抽取滿足指定條件的資料，和源資料的指定部分。
8)能在抽取中進行資料型別轉換和字符集轉換。
9)能在抽取的過程中計算生成衍生欄位。
10)能讓資料倉儲管理系統自動呼叫以定期進行資料抽取工作，或能將結果生成平面檔案。
11)必須對軟體**商的生命力和產品支援能力進行仔細評估。
主要資料抽取工具**商：''s
eda/ 一般問題 (不完全是技術或文化，但很重要) 包括但不限於以下幾點：
業務使用者想要執行什麼樣的分析？
你現在收集的資料需要支援那些分析嗎？
資料在哪兒？
資料的清潔度如何？
相似的資料有多個資料來源嗎？
什麼樣的結構最適合核心資料倉儲 (例如維度或關係型)？
技術問題包括但不限於以下幾點：
在你的網路中要流通多少資料？它能處理嗎？
需要多少硬碟空間？
硬碟儲存需要多快？
你會使用固態還是虛擬化的儲存？
如何規劃倉庫
2樓：人過三十九
倉庫：表示儲存物料的資訊。
倉庫分類有兩個維度：
1.倉庫屬性：有不良品、良品、在檢品之分；如在一些企業，不良品或在檢品由專門的**或倉庫來管理。
2.倉庫型別：有實倉和虛倉之分。
虛倉包括待檢、代管、贈品倉；一般情況下，都是實倉，實倉包括有原材料庫房、半成品庫房、成品庫房、外協件週轉庫房，實倉與虛倉的區分原則是實倉參與財務核算，而虛倉僅管理數量。
怎樣做好倉庫中的資料管理
3樓：匿名使用者
一、倉庫的常見問題：
倉庫管不好，一邊是數以萬計的物料、成百上千的**商，諾大的貨架式立體倉庫，一邊是為數不多且素質平平的倉管員，種類繁多但不適用，也基本不用的制度和流程。歸根到底，倉庫問題基本上都來自現場管理不到位，例如：
1、不遵守先進先出原則(first in，first out---fifo)，造成呆料、廢料。
2、不按庫位擺放物料，或移動物料後，不及時把新庫位的資料交給錄單員錄入系統，造成無法找到相關物料。
3、倉管員不及時送單給錄單員，錄單員不及時錄入系統，結果造成系統資料與實際脫節，影響erp系統資料的準確性，最終影響到了生產計劃的貫徹和執行。標識不統。
一、不規範，不是沒有物料編碼，就是物料名稱不對，以致無法追查該物料的歷史狀況。
4、部分倉管員責任心不夠，工作態度消極，辦事拖拉，庫存檔點不準，以及手工單據資訊不準確(主要是抄寫錯誤，鍵入錯誤)，這都是常有的事。
5、新舊倉管員交接不清，換乙個倉管員，沒有真正的交接手續，對前任倉管員所管的物料狀態不明的，乾脆就封存起來不予管理，只說"找不到"，造成了不應有的呆滯和浪費。
二、倉庫該如何管理：
倉庫說好管也好管，說難管也難管，首先應理清思路，弄清楚幾個基本問題。
1、「物料」是什麼？「倉庫」是什麼？
物料」包羅永珍，客觀存在，但那只是其表現形式，其實物料就是錢，物化了的錢，而倉庫就是放錢的口袋。錢放在家裡不能增值，錢要通過使用或投資流動起來，才能產生價值。同樣，物料為生產及銷售而快速地流動起來才能創造效益。
當然，錢會丟失，也可能被盜，同樣，物料可能被浪費、被損壞及被盜竊。任何浪費、破壞和盜竊物料的行為，都是對公司、股東、對全體員工利益的侵犯！
2、物料管理管什麼？
任何一項管理活動，都會涉及時間(t)、質量(q)、成本(c)，這三者彼此牽連，又相互制約，物料管理也概莫能外。
q---quality質量：指物料本身的質量、倉儲質量、對有質量問題的物料的處理等等。
c---cost成本：指物料的**、倉儲的成本、呆滯的成本、短缺造成停工的成本、多餘造成的庫容成本、佔用資金造成的資金週轉成本。
企業如何更好的搭建資料倉儲
4樓：貞德丶
1、首先你得搞清楚建設數倉的目的是什麼。
是偏向於整合各系統資料，為資料分析決策服務，還是偏向於快速的完成分析決策需求？
如果是前者，那麼在資料倉儲建模的時候一般會選擇er建模方法；
如果是後者，一般會選擇維度建模方法。
er建模：即實體關係建模，由資料倉儲之父bill inmon提出，核心思想是從全企業的高度去設計三正規化模型，用實體關係描述企業服務。主張的是自上而下的架構，將不同的oltp資料集中到面向主題的資料倉儲中。
維度建模：由kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發構建模型。這種模型由事實表和維表組成敗罩攜，即星型模型和雪花模型。
kimball倡導自下而上的架構，可以針對獨立部門建立資料集市，再遞增的構建，彙總成資料倉儲。
2、其次你得進行深入的業務調研和資料調研。
業務調研：深入的業務調研能使你更加明確數倉建設的目的；同時也利於後續的建模設計，隨著調研的開展，如何將實體業務抽象為數倉模型會更加明朗。
資料調研：各部門或各科室的資料現狀瞭解，包括資料分類、資料儲存方式、資料量、具體的資料內容等等。這對後續的主資料串聯或者維度一致性處理等等都是必須的基礎。
3、然後是資料倉儲工具選型。
傳統型資料倉儲：一般會選擇第三方廠家的資料庫和配套etl工具。因為有第三方支援，相對有保障；但缺點也很明顯，受約束以及成本較高。
nosql型資料倉儲：一般是基於hadoop生態的資料倉儲。hadoop生態已經非常強大，可以找到各種開源元件去支援資料倉儲。
缺點是需要招聘專門人士去摸索，並且相對會存在一些未知隱患。
4、最後是設計與實施。
設計：包括資料架構中的資料層次劃分以及具體的模型設計；也包括程式架構中的資料質量管理、後設資料管理、排程管理等悶叢；
實施：規範化的專案管理實施，但同時也需記住一點，資料倉儲察伏不是乙個專案，它是乙個過程。
倉庫規劃與佈局
5樓：網友
隨著時代的不斷進步，那些老式的倉庫儲存貨架正在被慢慢取代，並且新式的工廠貨架會代替它們進行日常的工作。同時與老式的貨架相比，可以分類儲存，庫存清晰明確，單人操作 省時省力，並且良好的設計構造承重力強。
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