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数据仓库学习心得 数据仓库学习心得学号xx100654专业电子商务姓名徐麟数据仓库学习心得这个学期我们在马刚老师的带领下学习了商务智能这门课程，其中里面关于数据仓库的内容给我留下了很深刻的印象。 下面我就简单的谈谈我对数据仓库的一些感想。 商务智能这本书关于数据仓库的内容是第 二、第 四、第五章节，其中第二章阐述了数据仓库的概念及发展，通过这章的学习，我了解了数据仓库的发展过程，数据仓库的概念和主要特点，并且掌握了一些数据仓库的数据组织形式，以及数据仓库的数据存储特点。 通过这章的学习，我深刻的认识到了数据仓库和数据库的区别，本科所学的数据库和数据仓库有本质的区别。 总的来说数据库与数据仓库的区别在四个方面。 数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析。 事务处理功能单一，只能完成数据的增加、删除、修改和查询。 决策分析要求的数据较多，在数据仓库里，需要存储更多的数据，但不需要修改数据，主要提取综合数据的信息，以及分析预测数据的信息。 数据库保存当前状态，数据仓库既保存过去的数据也保存当前的数据。 数据仓库中存放的数据基本上是当前数据，随着业务的变化随时更新数据库中的数据。 数据仓库中的数据不随时间的变化而变化，保留大量不同时间的数据，即保留历史数据和当前数据。 数据仓库的数据是大量数据库的集成。 数据仓库中的数据并不是数据库中数据的简单集合，而是按照决策主题，将大量数据库中的数据进行重新组织，统一编码而成。 由此可见，数据仓库的数据量比数据库的数据量大很多。 对数据库的操作比较明确，操作数据较少；对数据仓库的操作不明确，操作数据量大。 一般对数据库的操作都是事先知道的事务处理工作，每次操作涉及的数据量较少，但对数据仓库的操作通常都是根据当时的决策需求而临时决定进行的。 通过这章的学习，我还看到了数据仓库广阔的发展空间和良好的发展现状。 中国的数据仓库市场更是商机无限，其发展的领域从传统的金融、保险、证券等领域发展到了零售业等多个领域如商业保险领域、电信领域、税收领域等等。 数据仓库的发展势不可挡，随着其应用的扩展，人们对数据仓库提出了更多的要求，主要有基于关系对象的数据库的数据仓库、网络的影响、操作型动态数据仓库和web应用的多智能技术。 在比较数据库和数据仓库的同时我深刻的认识到了数据仓库的一些基本特征 1、数据仓库是面向主题的，数据仓库的主题是构建数据仓库的核心与灵魂。 2、数据仓库是集成的，数据仓库的数据于分散的操作型数据，将所需要数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库。 3、数据仓库是不可更新的，数据仓库主要是为了决策分析提供数据，所涉及的操作主要是数据的查询。 4、数据仓库是随时间变化而变化的，传统的关系数据库系统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商业商务处理的需求，它在商业领域取得了巨大的成功。 接着我们学到了关于数据的两个重要的定义数据粒度和数据分割。 数据粒度指的是数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别，是设计数据仓库的一个重要方面。 细化程度越高，粒度级就越小相反，细化程度越低，粒度级就越大。 数据分割是指将数据分散到各自的物理单元中区以便能分别独立的处理，以提高数据处理的效率。 然后我们学习了本章最重要的数据仓库的数据组织形式。 从中我知道了数据仓库的数据组织形式包括简单堆积文件、连续文件和定期综合文件三种形式。 通过这章的学习，我对数据仓库有了一个大体的了解，综合本科学习过的数据库知识，我深深感觉数据仓库技术的重要性是实践意义。 接下来第四章我们着重学习了数据仓库的设计方法和步骤。 数据模型具有三个不同的层次概念模型、逻辑模型、物力模型。 概念模型描述的是从客观世界到主管世界认识的映射，是客观世界到计算机世界的一个中间层次，通过概念模型，可以用适合计算机世界的语言和模型对客观世界具体问题进行描述。 逻辑模型是数据仓库的逻辑表现形式，是从概念模型过渡到物力模型的中间层次，因此又称为中间层模型。 逻辑模型是对高层概念模型的细分，在高层模型中所标识的每个主题域或指示实体都需要与一个逻辑模型相对应。 物理模型是逻辑模型在数据仓库中的实现。 物力模型主要解决如何组织和存储数据，以满足系统处理的要求，如处理速度、响应时间和存储容量。 建立物理模型是一个从逻辑模型向更加具体的、依赖于系统和数据库平台的物理模型转化的过程。 数据仓库设计的主要步骤有四步，即需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计。 在学习了理论知识后，我们学习了如何在SQL Serverxx环境下建立数据仓库，马老师在课堂上为我们演示了全部过程。 我们知道了如何一步一步创建自己需要的数据仓库，并且在数据仓库里建立表。 同时我也感到数据仓库作用之大。 我们在学习建立自己的数据仓库的同时，也学习了一些成功企业实施数据仓库的案例，如沃尔玛等。 通过这门课程的学习，我深刻的认识到了数据仓库对未来企业的重要作用，同时通过数据仓库数据的分析能得出很多有趣并且实用的分析结果，这更让我喜欢上了这门课程，课后我有仔细阅读相