⑴ 数据平台建设的方案有哪几种
1、常规数据仓库
数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
2、敏捷型数据集市
数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
3、MPP(大规模并行处理)架构
进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
4、Hadoop分布式系统架构
当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。
Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。
关于数据平台建设的方案有哪几种，环球青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑵ 教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略
教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略
数据仓库作为决策支持系统（DSS）的基础，具有面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特性。这些特点说明了数据仓库从数据组织到数据处理，都与原来的数据库有很大的区别，这也就需要在数据仓库系统设计时寻求一个适合于数据仓库设计的方法。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些系统的功能一般是通过对用户的需求分析得到的。从数据仓库的应用角度来看，DSS分析员一般是企业中的中高层管理人员，他们对决策支持的需求不能预先做出规范的说明，只能给设计人员一个抽象地描述。
这就需要设计人员在与用户不断的交流沟通中，将系统的需求逐步明确，并加以完善。因此数据仓库的开发规划过程实际上是一个用户和设计人员对其不断了解、熟悉和完善的过程。 数据仓库的开发应用规划是开发数据仓库的首要任务。只有制定了正确的数据仓库规划，才能使组织主要力量有序地实现数据仓库的开发应用。在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。 当数据仓库规划完成后，需要编制相应的数据仓库规划说明书，说明数据仓库与企业战略的关系，以及与企业急需处理的、范围相对有限的开发机会，重点支持的职能部门和今后数据仓库开发工作的建议，实际使用方案和开发预算，作为数据仓库实际开发的依据。
1、选择数据仓库实现策略
数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。这种功能在企业战略的应用范围中常常是很难确定的，因为数据仓库的应用机会往往超出企业当前的实际业务范围，而且在开发前就确定目标，会在实现预定目标后就不再追求新的应用，是数据仓库丧失更有战略意义的应用。由于该策略在开发前就可以给出数据仓库的实现范围，能够清楚地向决策者和企业描述系统的收益情况和实现目标，因此是一种有效的数据仓库开发策略。该方法使用时需要开发人员具有丰富的自顶向下开发系统的经验，企业决策层和管理人员完全知道数据仓库的预定目标并且了解数据仓库能够在那些决策中发挥作用。
自底向上策略一般从某个数据仓库原型开始，选择一些特定的为企业管理人员所熟知的管理问题作为数据仓库开发的对象，在此基础上进行数据仓库的开发。因此，该策略常常用于一个数据集市、一个经理系统或一个部门的数据仓库开发。该策略的优点在于企业能够以较小的投入，获得较高的数据仓库应用收益。在开发过程中，人员投入较少，也容易获得成效。当然，如果某个项目的开发失败可能造成企业整个数据仓库系统开发的延迟。该策略一般用于企业洗碗对数据仓库的技术进行评价，以确定该技术的应用方式、地点和时间，或希望了解实现和运行数据仓库所需要的各种费用，或在数据仓库的应用目标并不是很明确时，数据仓库对决策过程影响不是很明确时使用。
在自顶向下的开发策略中可以采用结构化或面向对象的方法，按照数据仓库的规划、需求确定、系统分析、系统设计、系统集成、系统测试和系统试运行的阶段完成数据仓库的开发。而在自底向上的开发中，则可以采用螺旋式的原型开发方法，使用户可以根据新的需求对试运行的系统进行修改。螺旋式的原型开发方法要求在较短的时间内快速的生成可以不断增加功能的数据仓库系统，这种开发方法主要适合于这样一些场合：在企业的市场动向和需求无法预测，市场的时机是实现产品的重要组成部分，不断地改进对与企业的市场调节是必需的；持久的竞争优势来自连续不断地改进，系统地改进是基于用户在使用中的不断发现。 自顶向下和自底向上策略的联合使用具有两种策略的优点，既能快速的完成数据仓库的开发与应用，还可建立具有长远价值的数据仓库方案。但在实践中往往难以操作，通常需要能够建立、应用和维护企业模型、数据模型和技术结构的、具有丰富经验的开发人员，能够熟练的从具体（如业务系统中的元数据）转移到抽象（只基于业务性质而不是基于实现系统技术的逻辑模型）；企业需要拥有由最终用户和信息系统人员组成的有经验的开发小组，能够清楚地指出数据仓库在企业战略决策支持中的应用。
2、确定数据仓库的开发目标和实现范围
为确定数据仓库的开发目标和实现范围，首先需要对企业管理者等数据仓库用户解释数据仓库在企业管理中的应用和发展趋势，说明企业组织和使用数据来支持跨功能系统的重要性，对企业经营战略的支持，以确定开发目标。在该阶段确认与使用数据仓库有关的业务要求，这些要求应该只支持最主要的业务职能部门，将使用精力集中在收益明显的业务上，使数据仓库的应用立即产生效果，不应该消耗太多的精力在各个业务上同时铺开数据仓库的应用。
在确定开发目标和范围以后，应该编制需求文档，作为今后开发数据仓库的依据。 数据仓库开发的首要目标是确定所需要信息的范围，确定用户提供决策帮助时，在主题和指标域需要哪些数据源。这就需要定义：用户需要什么数据？面向主题的数据仓库需要什么样的支持数据？为成功地向用户提交数据，开发人员需要哪些商业知识？哪些背景知识？这就需要定义整体需求，以文件的形式整理现存的记录系统和系统环境，对使用数据仓库中数据的候选应用系统进行标识、排序，构造一个传递模型，确定尺度、事实及时间标记算法，以便从系统中抽取信息且将他们放入数据仓库。通过信息范围确定可为开发人员提供一个良好的分析平台，和用户一起分析哪些信息是数据仓库需要的，进行商业活动需要什么数据。开发人员可以和用户进一步定义需要，例如数据分级层次、聚合的层次、加载的频率以及需要保持的时间表等。 数据仓库开发的另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？虽然用户都需要存取并且检索数据仓库的内容，但是所存取的粒度有所不同，有的可能是详细的记录，有的可能是比较概括的记录或十分概括的记录。用户要求的数据概括程度不同，将导致数据仓库的聚集和概括工具的需求不同。
数据仓库还有具有一定功能来访问和检索图表、预定义的报表、多维数据、概括性数据和详细记录。用户从数据仓库中获得信息，应该有电子表格、统计分析器和支持多维分析的分析处理器等工具的支持，以解释和分析数据仓库中的内容，产生并且验证不同的市场假设、建议和决策方案。为将决策建议和各种决策方案向用户清楚地表达出来，需要利用报表、图表和图像等强有力的信息表达工具。 数据仓库开发的其他目标，是确定数据仓库内部数据的规模。在数据仓库中不仅包含当前数据，而且包含多年的历史数据。数据的概括程度决定了这些数据压缩和概括的最大限度。如果要让数据仓库提供对历史记录进行决策查询的功能，就必须支持对大量数据的管理。数据的规模不仅直接影响决策查询的时间，而且还将直接影响企业决策的质量。
在数据仓库的开发目标中，还有：根据用户对数据仓库的基本需求，确定数据仓库中数据的含义；确定数据仓库内容的质量，以确定使用、分析和建议的可信级别；哪种类型的数据仓库可以满足最终用户的需求，这些数据仓库应该具有怎样的功能；需要哪些元数据，如何使用数据源中的数据等。 数据仓库的开发目标多种多样，十分复杂，需要开发人员和用户在开发与使用的过程中不断交互完善。因此，在规划中需要确定数据仓库的开发范围。使开发人员能够根据需求和目标的重要性逐步进行，并且在开发中吸取经验教训，为数据仓库在企业中的全部实现提供技术准备。因此，在为数据仓库确定总体开发方向和目标以后，就必须确定一个有限的能够很快体现数据仓库效益的使用范围。在考虑数据仓库苦的应用范围时，主要从使用部门的数量和类型、数据源的数量、企业模型的子集、预算分配以及开发项目所需的时间等角度分析。
在分析这些因素时，可从用户的角度和技术的角度两方面进行。 从用户的角度应该分析哪些部门最先使用数据仓库？是哪些人员为了什么目的使用数据仓库？以及数据仓库首先要满足哪些决策查询？因为这些决策查询往往确定了关于数据维数、报表的种类，这些因素都将确定数据仓库定义时所需要的数量关系。查询的格式越具体，越容易提供数据仓库的维数、聚集和概括的规划说明。 从技术角度分析，应该确定数据仓库中元数据库的规模，数据仓库的元数据库是存储数据仓库中数据定义的模型。数据定义存储在仓库管理器的目录中，可以作为所有查询和报表工具构造和查询数据仓库的依据。元数据库的规模直接表示了数据仓库中必须管理的数据规模。通过对元数据库规模的管理，实际上就确定了数据仓库中所需要管理的数据规模。
3、数据仓库的结构选择
数据仓库的结构可以进行灵活的选择，可将组织所使用的各种平台进行恰当的分割，把数据源、数据仓库和最终用户使用的工作站分割开来进行恰当的设计。
（1）数据仓库的应用结构
基于业务处理系统的数据仓库 在这种结构中，将运作的数据用于无需修改数据的只读应用程序中。具有这种结构的数据仓库元数据库是一种虚库，而不是数据仓库自身的元数据。在数据仓库元数据库的直接指导下，对数据仓库的查询就是简单的从数据库中抽取数据。
单纯数据仓库
利用在数据仓库中的数据源净化、集成、概括和集成等操作，将数据源从业务处理系统中传输进集中的数据仓库，各部门的数据仓库应用只在数据仓库中进行。这种结构经常发生在多部门、少用户使用数据仓库的情况下。这里的集中仅仅是逻辑上的，物理上可能是分散的。
单纯数据集市
数据集市是指在部门中使用的数据仓库，因为企业中的各个职能部门都有自己的特殊需要，而统一的数据仓库可能不能满足这些部门的特殊要求。这种体系结构经常发生在个别部门对数据仓库的应用感兴趣，而组织中其他部门却对数据仓库的应用十分冷漠之时，由热心的部门单独开发式所采用。
数据仓库和数据集市
企业各部门拥有满足自己需要的数据集市，其数据从企业数据仓库中获取，而数据仓库从企业各种数据源中收集和分配。这种体系结构是一种较为完善的数据仓库体系结构，往往发生在组织整体对数据仓库应用感兴趣之时所采用的体系结构。
（2）数据仓库的技术平台结构 单层结构
单层结构主要是在数据源和数据仓库之间共享平台，或者让数据源、数据仓库、数据集市与最终用户工作站使用同一个平台。共享一个平台可以降低数据抽取和数据转换的复杂性，但是共享平台在应用中可能遇到性能和管理方面的问题，这种体系结构一般在数据仓库规模较小，而组织的业务系统平台具有较大潜力之时所采用。
客户/服务器两层结构
一层为客户机，一层为服务器，最终用户访问工具在客户层上运行，而数据源、数据仓库和数据集市位于服务器上，该技术机构一般用于普通规模的数据仓库。
三层客户/服务器结构
基于工作站的客户层、基于服务器的中间层和基于主机的第三层。主机层负责管理数据源和可选的源数据转换；服务器运行数据仓库和数据集市软件，并且存储仓库的数据；客户工作站运行查询和报表运用程序，且还可以存储从数据集市或数据仓库卸载的局部数据。在数据仓库稍具规模，两层数据仓库结构已经不能满足客户的需求，要讲数据仓库的数据存储管理、数据仓库的应用处理和客户端应用分开之时，可以采用这种结构。
多层式结构
这是在三层机构基础上发展起来的数据仓库结构，在该结构中从最内数据层到最外层的客户层依次是：单独的数据仓库存储层、对数据仓库和数据集市进行管理的数据仓库服务层、进行数据仓库查询处理的查询服务层、完成数据仓库应用处理的应用服务层和面向最终用户的客户层。体系层次可能多达五层，这种体系结构一般用于超规模数据仓库系统。
4、数据仓库使用方案和项目规划预算
数据仓库的实际使用方案与开发预算，是数据仓库规划中最后需要确定的问题。因为数据仓库主要用于对企业管理人员的决策支持，确保其实用性是十分重要的，因此需要让最终用户参与数据仓库的功能设计。这种参与是通过用户的实际使用方案进行的，使用方案是一个非常重要的需求模型。实际使用方案必须有助于阐明最终用户对数据仓库的要求，这些要求有的只使用适当的数据源就可以得到基本满足，而有的却需要来自企业外部的数据源，这就需要通过使用方案将这些不同的要求联系起来。 实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与数据仓库的技术要求联系起来。因为当用户确定最终要求后，为元数据库的范围确定一个界限。还可以确定所需要的历史信息的数量，当根据特定的用户进行数据仓库的规划时，就可确定最终用户所关心的维度（时间、方位、商业单位和生产企业），因为维度与所需要的概括操作有明显的关系，必须选择对最终用户有实际意义的维度，如：“月”、“季度”、“年”等。最后，还可以确定数据集市/数据仓库的结构需要，使设计人员确定采用单纯数据仓库结构，还是单纯的数据集市结构或者是两者相结合的结构。
在实际使用开发方案确定后，还需要对开发方案的预算进行估计，确定项目的投资数额。投资方案的确定可以依据以往的软件开发成本，但是这种预算的评估比较粗糙。另一种方法是参照结构进行成本评估，也就是说，将数据仓库实际使用方案所确定的构件进行分解，根据各个构件的成本进行预算估算。数据仓库的构件包含在数据源、数据仓库、数据集市、最终用户存取、数据管理、元数据管理、传输基础等部分中，这些构件有的在企业原有信息系统中已经具备，有的可以选择商品化构件，有的则需要自我开发。根据这些构件的不同来源，可以确定比较准确的预算。 在完成数据仓库规划后，就需要编制数据仓库开发说明书，说明系统与企业战略目标的关系，以及系统与企业急需处理的范围相对有限的开发机会，所设想的业务机会的说明以及目标任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的建议。数据仓库项目应有明确的业务价值计划开始，在计划中需要阐明期望取得的有形和无形的利益。无形利益包含利用数据仓库使决策完成得更快更好等利益。
业务价值计划最好由目标业务主管来完成，因为数据仓库是用户驱动的，应该让用户积极参与数据仓库的建设，在规划书中要确定数据仓库开发目标的实现范围、体系结构和使用方案及开发预算。
⑶ 数据库建设方案及数据质量检查标准
1 .制定调查资源整合方案
通过合理编码方式理顺各类数据间的关系，保证不同类别数据的紧密性，完整体现地学资料数据的多源性和空间性。
2.数据库建设标准
根据资源整合方案，利用关系数据库技术和空间数据库技术，建立CO2地质储存调查数据库，有效储存和管理各种空间数据和属性数据，保证数据间的逻辑合理性，达到充分利用调查数据，并快速输出数据的目的。
3.数据质量检查标准及方法
根据资源整合方案，制定数据质量标准，开发相应质量检查软件，对数据进行质量检查，确保入库数据的有效性和合法性。
⑷ 如何搭建大数据分析平台
本人为大数据技术员，可以分享一些心得体验给题主：
其实题主需要搞清楚以下几个问题，搞清楚了，其实问题的答案也就有了：
1、是从个人学习成长的角度想搭建平台自学？还是现在的公司需要大数据技术进行分析？——如果是从个人学习成长的角度，建议直接按照Hadoop或者Spark的官网教程安装即可，建议看官网（英文），在大数据技术领域，英语的掌握是非常重要的，因为涉及到组件选型、日后的安装、部署、运维，所有的任务运行信息、报错信息都是英文的，包括遇到问题的解答，所以还是非常重要的。如果是公司需要进行大数据分析，那么还要研究以下几个问题：为什么需要搭建大数据分析平台？要解决什么业务问题？需要什么样的分析？数据量有多少？是否有实时分析的需求？是否有BI报表的需求？——这里举一个典型的场景：公司之前采用Oracle或MySQL搭建的业务数据库，而且有简单的数据分析，或者可能采购了BI系统，就是直接用业务系统数据库进行支持的，现在随着数据量越来越大，那么就需要采用大数据技术进行扩容。
搞清楚需求之后，按照以下的步骤进行：
1、整体方案设计；整体方案设计时需要考虑的因素：数据量有多少：几百GB？几十TB？数据存储在哪里：存储在MySQL中？Oracle中？或其他数据库中？数据如何从现在的存储系统进入到大数据平台中？如何将结果数据写出到其他存储系统中？分析主题是什么：只有几个简单指标？还是说有很多统计指标，需要专门的人员去梳理，分组，并进行产品设计；是否需要搭建整体数仓？是否需要BI报表：业务人员有无操作BI的能力，或团队组成比较简单，不需要前后端人员投入，使用BI比较方便；是否需要实时计算？
2、组件选型；架构设计完成后就需要组件选型了，这时候最好是比较资深的架构师参与设计，选型包括：离线计算引擎：Hadoop、Spark、Tez……实时计算引擎：Storm、Flink、Samza、Spark Streaming……BI软件：Tableau、QlikView、帆软……
3、安装部署；选型完成后，就可以进行安装部署了，这部分其实是最简单的，直接按照每个组件的部署要求安装即可。
4、另一种选择：采用商用软件如果是企业需要搭建大数据平台，那么还有一种选择是直接采用商用的数据平台。市面上有很多成熟的商用大数据平台，Cloudera、星环、华为、亚信等等，都有对应的产品线，业内数据大咖袋鼠云就有一款非常优秀的大数据平台产品：数栈。主要有以下几个特点：
1.一站式。一站式数据开发产品体系，满足企业建设数据中台过程中的多样复杂需求。
2.兼容性强。支持对接多种计算引擎，使更多企业“半路上车”。
3.开箱即用。基于Web的图形化操作界面，开箱即用，快速上手。
4.性价比高。满足中小企业数据中台建设需求，降低企业投入成本。
⑸ 如何建立企业资料数据库
1．首先打开我们的访问程序，要打开的方法是点击开始——所有程序。
⑹ 企业如何更好的搭建数据仓库
0 引 言
随着计算机应用的深入，大量数据存储在计算机中，信息的存储、管理、使用和维护显得越来越重要，而传统的数据库管理系统很难满足其要求。为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。
1 数据仓库
数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
从目前数据仓库的发展来讲，数据可以存放于不同类型的数据库中，数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储，以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DM）。OLAP是多维查询和分析工具，支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OLAP侧重于交互性、快速的响应速度及提供数据的多维视图，而DM则注重自动发现隐藏在数据中的模式和有用信息。OLAP的分析结果可以给DM提供分析信息，作为挖掘的依据；DM可以拓展OLAP分析的深度，可以发现OLAP所不能发现的更为复杂、细致的信息。OLAP是联机分析处理，DM是通过对数据库、数据仓库中的数据进行分析而获得知识的方法和技术，即通过建立模型来发现隐藏在组织机构数据库中的模式和关系。这两者结合起来可满足企业对数据整理和信息提取的要求，帮助企业高层做出决策。在欧美发达国家，以数据仓库为基础的在线分析处理和数据挖掘应用，首先在金融、保险、证券、电信等传统数据密集型行业取得成功。IBM、oracle、Teradata、Microsoft、Netezza和SAS等有实力的公司相继推出了数据仓库解决方案。
近几年开始流行“分布式数据仓库”，是在多个物理位置应用全局逻辑模型。数据被逻辑地分成多个域，但不同位置不会有重复的数据。这种分布式方法可以为不同的物理数据创建安全区域，或为全球不同时区的用户提供全天候的服务。此外，有由Kognitio发起数据仓库托管服务，即DBMS厂商为客户开发和运行数据仓库。这种最初出现在业务部门，业务部门购买托管服务，而不是使用企业内IT部门提供的数据仓库。
2 数据挖掘技术
数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnoWledge Discoveryin Database，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值并最终可为用户理解的模式过程。它是数据库研究中的很有应用价值的新领域，是人工智能、机器学习、数理统计学和神经元网络等技术在特定的数据仓库领域中的应用。数据挖掘的核心模块技术历经数十年的发展，其中包括数理统计、人工智能、机器学习。从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业应用角度看，数据挖掘是崭新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识。
从技术角度讲，数据挖掘可应用于以下方面：
（1）关联规则发现是在给定的事物集合中发现满足一定条件的关联规则，简单来讲，就是挖掘出隐藏在数据间的相互关系，为业务主题提供指导。
（2）序列模式分析和关联规则发现相似，但其侧重点在于分析数据间的前后关系。模式是按时间有序的。序列模式发现是在与时间有关的事物数据库中发现满足用户给定的最小支持度域值的所有有序序列。
（3）分类分析与聚类分析，分类规则的挖掘实际上是根据分类模型从数据对象中发现共性，并把它们分成不同的类的过程。聚类时间是将d维空间的n个数据对象，划分到k个类中，使得一个类内的数据对象间的相似度高于其他类中数据对象。聚类分析可以发现没有类别标记的一组数据对象的特性，总结出一个类别的特征。
（4）自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。
3 联机分析（OLAP）处理技术
联机分析（OLAP）是数据仓库实现为决策提供支持的重要工具，是共享多维信息，针对特定问题的联机数据访问和分析的快速软件技术。是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来，能够真正为用户所理解，并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术（OLAP委员会的定义）。OLAP的特性包括：①快速性：系统应能在5s内对用户的大部分分析要求做出反应；②可分析性：能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析；⑨多维性：多维性是OLAP的关键属性。系统必须提供对数据的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持；④信息性：系统应能及时获得信息，并能管理大容量信息。
OLAP的数据结构是多维，目前存在方式：①超立方结构（Hypercube），指用三维或更多的维数来描述一个对象，每个维彼此垂直。数据的测量值发生在维的交叉点上，数据空间的各部分都有相同的维属性（收缩超立方结构。这种结构的数据密度更大，数据的维数更少，并可加入额外的分析维）；②多立方结构（Multicube），即将超立方结构变为子立方结构。面向某特定应用对维分割，它具有强灵活性，提高了数据（特别是稀疏数据）的分析效率。分析方法包括：切片、切块、旋转、钻取等。
OLAP也被称为共享的多维数据的快速分析FASMI，应用在数据密集型行业，如市场和销售分析、电子商务的分析、基于历史数据的营销、预算、财务报告与整合、管理报告、利益率、质量分析等。
4 小 结
采用数据仓库的数据挖掘及联机分析技术实现的决策支持系统，是弥补传统辅助决策系统能力不足的有效途径，具有重要的现实意义。
⑺ 大数据工程师进行数据平台建设 有哪些方案
【导语】数据平台其实在企业发展的进程中都是存在的，在进入到数据爆发式增加的大数据时代，传统的企业级数据库，在数据管理应用上，并不能完全满意各项需求。就企业自身而言，需求更加契合需求的数据平台建设方案，那么大数据工程师进行数据平台建设，有哪些方案呢?下面就来细细了解一下吧。
1、敏捷型数据集市
数据集市也是常见的一种方案，底层的数据产品与分析层绑定，使得应用层可以直接对底层数据产品中的数据进行拖拽式分析。数据集市，主要的优势在于对业务数据进行简单的、快速的整合，实现敏捷建模，并且大幅提升数据的处理速度。
2、常规数据仓库
数据仓库的重点，是对数据进行整合，同时也是对业务逻辑的一个梳理。数据仓库虽然也可以打包成SAAS那种Cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题。
3、Hadoop分布式系统架构
当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、网络、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。
Hadoop生态体系庞大，企业基于Hadoop所能实现的需求，也不仅限于数据分析，也包括机器学习、数据挖掘、实时系统等。企业搭建大数据系统平台，Hadoop的大数据处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本，都使得它成为首选。
4、MPP(大规模并行处理)架构
进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP计算框架，都是基于这一背景产生。
MPP架构的代表产品，就是Greenplum。Greenplum的数据库引擎是基于Postgresql的，并且通过Interconnnect神器实现了对同一个集群中多个Postgresql实例的高效协同和并行计算。
关于大数据工程师进行数据平台建设方案的有关内容，就给大家介绍到这里了，中国社会发展至今，大数据的应用正在逐渐普及，所以未来前景不可估量，希望想从事此行业的人员能够合理选择。
⑻ 数据库建设
（一）数据准备
1.数据收集
1∶25万遥感地质填图数据包含影像数据和矢量数据两种格式，影像数据主要包括：TM原始影像、SPOT原始影像、SAR原始影像、TM与SPOT融合影像、TM与SAR融合影像、信息增强分类处理后的整幅影像或影像子区；矢量数据主要包括：航磁等值线影像、1∶25万地形图、地质图、航磁解译地质图、遥感解译单元图、遥感解译地质图。现以新疆瓦石峡地区、内蒙古阿龙山地区为例，具体情况如下：
（1）瓦石峡地区
TM卫星影像
SAR卫星影像
航磁等值线（TIF）影像
航磁解译地质图
地质图
遥感解译影像单元图
遥感解译地质图
（2）阿龙山地区
TM卫星影像
SPOT卫星影像
航磁等值线（TIF）影像
地质图
航磁解译地质图
遥感解译地质图
2.数据预处理
1）影像数据处理，主要针对原始影像数据
（1）将TM原始影像、SPOT原始影像、SAR原始影像、航磁等值线（.JPG）数据格式转换为ERDAS的.IMG格式。
（2）对转换后的IMG文件进行投影转换。投影系采用6度分带的横轴墨卡托（Transverse Mercator）投影，投影参数为：
Units：Meters
Scale Factor：1.0
Longitude Of Center：123 00 00
Latitude Of Center：0 00 00
False Easting：500 KM
False Northing：0 KM
Xshift：0
Yshift：0
椭球（spheroid）体采用克拉索夫（Krasovsky）椭球，参数为：
SemiMajor：6378245.0000 Meters
SemiMinor：6356863.0188 Meters
坐标系采用大地坐标，度量单位为米，这样可以在GIS系统中方便的量算特征的长度和面积。
（3）图像坐标纠正
参照地形图选择同名点，对影像数据进行坐标精校正。同名点的选择不少于12个。
2）矢量数据处理
工作主要针对地质图、航磁解译地质图、遥感解译单元图、遥感解译地质图。
（1）数据分层
根据图面特征信息内容和制图要求，每幅矢量图按特征类型划分为点、线、面（区）三个图层。划分的依据是遥感地质解译图件的信息不完全等同于其他地质调查图件，它表现的内容主要是：从影像图中判读出的地层、岩石影像单元及构造界线，但各种地质特征的单位、时代、分类、度量、结构、方向等的描述不是十分具体，因此在属性定义上比较一致，对一个图件不需要产生基于同一特征类型的专题图层，因此按矢量特征类型划分较为合理、简便。
（2）图件扫描矢量化
将地质、影像单元等图件扫描成 TIF影像文件，按照分层要求，将每个图件数字化为点、线、面三个图层文件。处理的图件和产生的矢量图层文件见表3-1至3-7。
表3-1 矢量图层表
1∶25万遥感地质填图方法和技术
c.面特征：由于影像单元图的面特征描述有其特殊之处，有时遵照地层、岩石的分类方法国家标准，但绝大部分是按照影像颜色、纹理等划分和称谓，因此进行分类编码十分困难，有待进一步研究解决。
以上编码方法是在每种特征类型组合最大值和预留一定的扩充余地的基础上编制的，编码方案参照国标：GB958—89区域地质图图例（1∶5万）
（6）属性定义
说明：由于地质代号的组成方式极为复杂，使用了上下角标、希腊字符、拉丁字母等，而这些字符和格式在纯文本的属性字段中是不能完全或准确表达的，因此在录入时对地质代号进行了一些简化。
例如：Pt2xh简化为Pt2xh
简化为An1—3
（二）建立数据库
GIS空间数据库有两种存储形式：一是基于文件索引的传统空间数据库管理体系；二是采用商用关系数据库的解决方案，二者各有千秋。第一种结构是对应用的集成，而数据是松散的，虽不利于数据的集中管理，但对不同系统平台之间共享数据提供了很大方便，特别是数据较少的小型应用系统。这种结构的另外一个可取之处是方案简单，工作量小，不需要数据库方面的专业知识。第二种结构既是应用的集成，也是数据的集成，并且提供所有的RDBMS的数据和安全管理优势，但它需要专用的空间数据引擎，对其他软件使用数据是一个极大的限制，必须进行数据的导入导出和格式转换，并且要求使用者对RDBMS有一定的操作和管理经验。
由于本集成系统采用的是ARC/INFO和ERDAS软件，它们之间只能达到文件方式的数据共享，虽然ARC/INFO 8提供了GeoDataBase这种关系数据库管理模式，实现真正的空间数据集中管理和RDBMS所有的数据管理能力，但为了满足两个软件之间数据的交互处理，本系统采用文件索引形式的数据库。在数据完备的基础上，建库工作需以下两个步骤：
（1）首先创建基于项目的不同格式、不同类型的目录树工作区，把所有数据文件分类保存在这个工作区中，工作区框架以瓦石峡幅数据为例（图3-5）。
（2）然后在 ARC/INFO 的 ARCMAP中新建一个 MAP DOCUMENT（以下简称为文档），添加所有数据文件到文档中。文档中每个数据文件都被称为一个 LAYER（以下简称为层），每个矢量层可以有它自己的环境，文档可以保存环境的变化。使用者只需打开这个文档即可调用项目所有的数据文件，并且恢复到上一次工作时的状态。
图3-5 数据分层结构图
在MAP DOCUMENT这种集成的数据环境下，使用者可以采用ARC/INFO 8的ARCEDITOR、ARCMAP参照影像图层进行矢量化的解译工作，对已形成的图件直接进行图形和属性编辑，进行辅助解译的空间分析，对各种图件进行叠加比较，使用文字标签或属性字段标注特征，按照分类符号化特征，制作专题图，打印输出图件报表等，实现一系列与遥感解译有关的功能和操作。
由于ARC/INFO提供的地质图式图例和符号不能满足我国的地质成图要求，因此制图软件采用地质行业较为通用的MAPGIS。通过ARCTOOLS工具将最终的解译成果矢量地质图转换为ARC/INFO的标准交换格式E00，提交给MAPGIS形成绘图文件，出版印刷。具体的实施方案和技术流程见“成果图件制作方法研究”一节。