数据集市独立的DB2数据库包括企业的数据集市。二、建立数据仓库/数据集市的模型在需求分析的基础上建立了数据仓库/数据集市的模型，数据库一般存储在线交易数据，而数据仓库一般存储历史数据，1.各数据分区的模型设计思路:数据架构中提到，数据仓库主要分为以下几个区域，各数据区的主要设计原则如下:(1)主数据区:主数据区是全行最完整的基础数据区，保存历史，作为整个数据仓库的数据主存储区， 而后续的数据可以从主数据区的数据处理中获得，所以主数据区的数据自然需要保留所有的历史数据轨迹。
1、从业者怎样进行大数据可视化分析?
1。需求分析是大数据可视化项目的前提。需要描述项目背景和目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括要分析的话题，每个话题可能的视角，企业各方面需要宣泄的规律，用户的需求等等。二、建立数据仓库/数据集市的模型在需求分析的基础上建立了数据仓库/数据集市的模型。
三、数据提取、清洗、转换、加载(ETL)数据提取是指从各种业务系统中提取数据仓库/集市所需的数据。因为每个业务系统的数据质量不同，所以要为每个数据源建立不同的提取流程，每个数据提取流程都需要使用接口将元数据传输到清洗转换阶段。数据清洗的目的是保证提取的原始数据质量符合数据仓库/集市的要求，维护数据的一致性。
2、常用的大数据分析软件有哪些?
工具介绍1。前端呈现呈现分析的前端开源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等。用于演示分析的商业分析工具包括StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos、BO、Microso和Tableau。国内有BDP，郭云数据(大数据魔镜)，Smart，FineBI等等。
EMCGreenPlum、HPVertica等。3.数据集市包括QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。扩展数据的六个基本方面大数据分析1。数据可视化是数据分析专家和普通用户对数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让受众听到结果。
3、浅析数据仓库的构建方法
数据仓库的构建方法分析随着不同管理信息系统(MIS)在企业不同部门的大规模应用，以及对数据管理的不断新需求，不仅要求传统的联机事务处理，而且越来越多的要求是各种应用系统能够基于企业积累的和从企业外部获取的丰富的信息资源。利用这些分散的、不一致的、杂乱的信息资源，即更多地参与数据分析和决策支持，出现了一种用于数据分析和决策支持的数据存储和组织技术，即数据仓库技术。
4、银行数据仓库体系实践(7
数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，收集全行所有系统和外部数据。好的系统架构可以保证系统的稳定性和高处理效率，那么如何保证系统数据的完整性、规范性和统一性呢？需要一个好的数据分区和数据模型。数据分区是在数据架构的第三部分中引入的。本节将介绍如何设计数据模型。1.各数据分区的模型设计思路:数据架构中提到，数据仓库主要分为以下几个区域，各数据区的主要设计原则如下:(1)主数据区:主数据区是全行最完整的基础数据区，保存历史，作为整个数据仓库的数据主存储区， 而后续的数据可以从主数据区的数据处理中获得，所以主数据区的数据自然需要保留所有的历史数据轨迹。
5、数据集市的案例分析
通过在吉林等城市的成功试点，中国移动决定将数据集市作为2006年移动地市级公司建设的重点之一。同时也意味着电信行业基于数据仓库的BI应用进入了更深层次的挖掘阶段，其成果将直接服务于一线生产销售数据集市。深入挖掘的第一步，电信行业对数据仓库并不陌生。为了实现从产品导向到客户导向的转变，电信公司纷纷建立以客户为中心的数据仓库，希望根据客户的需求、期望和偏好来制定策略，以增强企业的竞争力。
数据集市可以称为小型数据仓库，它是一个专门的数据集合，用于分析相关的专门业务问题或功能目标。它基于具有统一数据存储模型的数据仓库。各级业务人员根据各部门的具体需求对数据进行复制、加工、处理，最终显示为具有部门特色的数据集。数据集市的应用是对数据仓库应用的补充。
6、什么是数据集市?
data mart一个单独的DB2数据库包括企业的数据集市。每个数据集市都包括来自中央数据仓库的历史数据子集，以满足特定部门、团队、客户或应用程序的分析和报告需求。托管这个DB2数据库的系统称为数据集市服务器。尽管可以有许多数据集市，但只能有一个数据集市服务器。数据集市组件需要IBM DB 2 Universal Database Enterprise Edition，您必须在安装控制服务器之前手动安装它。
IBM Tivoli Monitoring for transaction Performance通过提供一个称为数据集市ETL的提取、转换和加载(ETL)过程来实现这一点，该过程创建一个数据集市并将数据从一个中央数据仓库加载到其中。您可以修改现有的数据集市，或者创建一个数据略有不同的新数据集市，以满足您的环境的特定报告需求。
7、什么是数据仓库,数据仓库如何分层
数据仓库分层的原因1。通过数据预处理提高效率，所以会因为预处理而产生冗余数据。2.如果业务系统的业务规则在没有分层的情况下改变，整个数据清洗过程都会受到影响，工作量巨大。3.工作通过分级管理一步步完成，使每一层的处理逻辑简单。标准数据仓库分层:ods(临时存储层)、pdw(数据仓库层)、Mid(数据集市层)、app(应用层)ods:历史存储层，与源系统数据同构，该层的数据粒度最细。该层有两种表，一种是存储当前需要加载的数据，另一种是存储处理后的数据。
8、数据库与数据仓库的区别
简而言之，数据库是面向事务的，数据仓库是面向主题的。数据库一般存储在线交易数据，而数据仓库一般存储历史数据。数据库设计是尽可能避免冗余，一般采用符合范式的规则，而数据仓库设计是故意引入冗余，采用反范式。数据库是用来捕获数据的，数据仓库是用来分析数据的。它的两个基本元素是维度表和事实表。维度是看问题的视角，比如时间、部门、维度表，里面包含了这些东西的定义，事实表包含了要查询的数据和维度的ID。
任何技术都是为应用服务的，结合应用就很容易理解。以银行业为例，数据库是交易系统的数据平台。客户在银行的每一笔交易都会被写入数据库并记录在案，这里可以简单理解为用数据库记账。数据仓库是分析系统的数据平台，它从交易系统中获取数据，对数据进行汇总和处理，为决策者提供决策的依据，比如某银行某支行一个月发生了多少笔交易，该支行的活期存款余额是多少。