利用数据仓库整合的步骤？

一、利用数据仓库整合的步骤？

1.拟定整合目标。

2.按同类仓库整合。

3.按地区数据整合。

二、仓库如何利用管家婆进行历史数据？

1、找到“库存状况表”，在这边只能看到第一层的分类数据；

2、在“库存状况表”里面有个按钮叫“列表”，你点击“列表”并选择“全部列表”，既可以看到所有有库存的商品

3、在这个明细数据的报表里面，点击“打印”，里面有一个功能叫“导出数据”，即可导出明细数据。或者在“商品信息”里，使用“列表”功能，一样的能够把所有的商品信息导出来进行盘点

4、首先进入管家婆的管理界面，点击左侧导航栏中的“库存管理”选项按钮，在其中可以进行库存周转。

5、如果需要查看现在的库存状况，可以点击下方导航栏中的“库存状况”按钮。

6、即可打开全部仓库的商品库存显示情况。

7、如果需要根据不同的仓库查看分别的库存情况，可以点击下方的“选择仓库”按钮进行查看。

三、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

四、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用

五、利用大数据平台和数据仓库实现高效数据管理与分析

什么是大数据平台和数据仓库？

大数据平台指的是一种基于大数据技术构建的数据处理和分析平台，它能够帮助企业收集、存储、处理和分析大量结构化和非结构化数据。而数据仓库则是一种用于集中存储、整理和管理企业的重要数据的仓库。它包含了历史数据、实时数据以及用于分析的数据，使企业可以更加高效地进行数据管理和分析。

大数据平台和数据仓库的重要性

在当前信息时代，企业面临着海量的数据，如何高效地进行数据管理和分析已成为企业取得竞争优势的关键。大数据平台和数据仓库的搭建与应用能够帮助企业实现以下目标：

• 集中数据：通过数据仓库，企业能够将分散的数据集中存储，方便后续的数据分析和挖掘。
• 数据清洗：大数据平台可以对海量的数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和准确性。
• 数据分析：利用数据仓库，企业可以进行深度的数据分析，挖掘出有价值的信息和见解，为决策提供数据依据。
• 实时性：大数据平台和数据仓库能够支持实时数据的处理和分析，帮助企业迅速反应市场变化。
• 智能化：结合人工智能和机器学习技术，大数据平台和数据仓库可以通过模型和算法对数据进行预测和推理，提供更准确的决策建议。

如何建立大数据平台和数据仓库？

建立大数据平台和数据仓库需要考虑以下几个方面：

• 数据采集和存储：选择合适的数据采集和存储技术，确保能够有效地收集和存储数据。
• 数据清洗和预处理：借助大数据平台的强大处理能力，对数据进行清洗和预处理，提高数据的质量和准确性。
• 数据模型和架构设计：根据企业的需求和业务场景，设计适合的数据模型和架构，确保数据的组织和管理的合理性。
• 数据分析和挖掘：通过数据仓库，利用数据分析工具和算法，对数据进行深度分析和挖掘，发现潜在的价值。
• 维护与优化：定期对大数据平台和数据仓库进行维护和优化，确保系统的稳定性和性能。

大数据平台和数据仓库的应用场景

大数据平台和数据仓库的应用场景非常广泛，涵盖了各个行业和领域：

• 金融行业：利用大数据平台和数据仓库，银行可以对客户数据进行分析，实现个性化推荐和风险控制。
• 电商行业：通过大数据平台和数据仓库，电商企业可以挖掘用户的购买行为和偏好，提供个性化的推荐和营销策略。
• 制造业：利用数据仓库，制造业企业可以对设备和生产数据进行分析，实现智能化的生产管理和故障预测。
• 医疗行业：根据大数据平台和数据仓库，医疗机构可以对海量的医疗数据进行分析，发现疾病模式和治疗方案。

通过建立大数据平台和数据仓库，企业可以更好地进行数据管理和分析，提高运营效率和决策的准确性。同时，它也为企业带来了更多的商业机会和创新空间。无论企业规模大小，建立大数据平台和数据仓库已成为企业发展的必然选择。

感谢阅读本文，希望通过本文的介绍，让读者更好地了解了大数据平台和数据仓库的重要性和应用场景，以及搭建大数据平台和数据仓库的关键要素。希望这些内容对读者有所帮助。

六、怎样提高仓库利用率？

库房利用率的提高可以从空间规划、储位优化和包装标准化三个方面进行提高，从空间规划上看常用的存储方式为地面堆码和货架存储两种，地面堆码不易提取，单位面积存储率低，不能充分利用空间，货架存储一般与物流周转箱等存储工具结合，既可以降低货物的损耗，并且提取方便，易于堆叠，可以提高仓库的利用率。

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七、仓库利用率的作用？

对于仓库的运作而言，仓库利用率保持合适的位置对于企业有效运转是好的。那么仓库利用率一般为多少合适呢？一般而言，50%以下很低，90%以上算暴仓，一般企业70%——80%左右算正

首先必须明确以下几个面积概念：

建筑面积。通常是指库房建筑面积。其计算方法是从库房外墙基丈量。长*宽的面积，楼库各层相加。

实际面积。即从库房内墙丈量。长*宽面积中减去障碍物建筑物（立柱、隔墙、楼梯）占用面积。

可用面积。即从实际面积中减去干道、支道、墙距、柱距占用的面积。

使用面积。即商品货垛实占面积。

仓库资源利用指标：

1. 地产利用率=(仓库建筑面积/地产面积)×100%

2. 仓库面积利用率=（仓库可用面积/仓库建筑面积）×100%

3. 仓库面积使用率=（仓库使用面积/仓库可用面积）×100%

4. 仓库容积利用率=（库存商品实际数量或容积/仓库应存数量或容积）×100%

八、如何统计仓库数据？

统计仓库数据参考：

1、 每天按指定时间完成填写库存报表及采购申请工作，要求标明物品的名称、数量、单价、规格、库存量、申购量等内容

2、 严格检验入库货物，根据有效到货清单，核准物品的数量、质量等，方可办理入库手续

3、 物品入库后要马上入账，准确登记

4、 仓库帐簿的记账原则是：简单、清楚、及时、准确。为便于记账和便于查找，应按总账、分类账的记账顺序，分别对不同种类、品名、规格、单价的所存物品按不同日期依次进行入库登记5、 仓库应将所存物品、食品按不同种类、品名、规格、入库日期

九、如何利用大数据？

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统

计

学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如

果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

十、数据仓库的含义,数据仓库和数据库的区别？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

建设开放数据平台，开放公司数据；

。。。。。。

上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；

建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。

整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：

逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。

我们从下往上看：

数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。

数据源的种类比较多：

网站日志：

作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，

一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；

业务数据库：

业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。

当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS

来自于Ftp/Http的数据源：

有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;

其他数据源：

比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成

数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。

离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；

当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》

实时计算部分，后面单独说。

数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；

前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。

另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。

数据应用

业务产品

业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；

报表

同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；

即席查询

即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；

这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。

即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。

当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。

OLAP

目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；

这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；

比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。

其它数据接口

这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。

实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。

我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。

做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。

任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；

这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。

前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。

总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。