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數據源
是數據倉庫係統的基礎，是整個係統的數據源泉。通常包括企業內部信息和外部信息。內部信息包括存放於RDBMS中的各種業務處理數據和各類文檔數據。外部信息包括各類法律法規、市場信息和競爭對手的信息等等；
數據的存儲與管理是整個數據倉庫係統的核心。數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什麼產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。針對現有各業務係統的數據，進行抽取、清理，並有效集成，按照主題進行組織。數據倉庫按照數據的覆蓋範圍可以分為企業級數據倉庫和部門級數據倉庫（通常稱為數據集市）。
OLAP(聯機分析處理)服務器
對分析需要的數據進行有效集成，按多維模型予以組織，以便進行多角度、多層次的分析，並發現趨勢。其具體實現可以分為：ROLAP（關係型在線分析處理）、MOLAP（多維在線分析處理）和HOLAP（混合型線上分析處理）。ROLAP基本數據和聚合數據均存放在RDBMS之中；MOLAP基本數據和聚合數據均存放於多維數據庫中；HOLAP基本數據存放於RDBMS之中，聚合數據存放於多維數據庫中。
前端工具
主要包括各種報表工具、查詢工具、數據分析工具、數據挖掘工具以數據挖掘及各種基於數據倉庫或數據集市的應用開發工具。其中數據分析工具主要針對OLAP服務器，報表工具、數據挖掘工具主要針對數據倉庫。
組成
數據倉庫數據庫
IBM數據倉庫解決方案產品組成
是整個數據倉庫環境的核心，是數據存放的地方和提供對數據檢索的支持。相對於操縱型數據庫來說其IBM數據倉庫解決方案產品組成突出的特點是對海量數據的支持和快速的檢索技術。
數據抽取工具
把數據從各種各樣的存儲方式中拿出來，進行必要的轉化、整理，再存放到數據倉庫內。對各種不同數據存儲方式的訪問能力是數據抽取工具的關鍵，應能生成COBOL程序、MVS作業控製語言（JCL）、UNIX腳本、和SQL語句等，以訪問不同的數據。數據轉換都包括，刪除對決策應用沒有意義的數據段；轉換到統一的數據名稱和定義；計算統計和衍生數據；給缺值數據賦給缺省值；把不同的數據定義方式統一。
元數據
元數據是描述數據倉庫內數據的結構和建立方法的數據。可將其按用途的不同分為兩類，技術元數據和商業元數據。
技術元數據是數據倉庫的設計和管理人員用於開發和日常管理數據倉庫是用的數據。包括：數據源信息；數據轉換的描述；數據倉庫內對象和數據結構的定義；數據清理和數據更新時用的規則；源數據到目的數據的映射；用戶訪問權限，數據備份曆史記錄，數據導入曆史記錄，信息發布曆史記錄等。
商業元數據從商業業務的角度描述了數據倉庫中的數據。包括：業務主題的描述，包含的數據、查詢、報表；元數據為訪問數據倉庫提供了一個信息目錄（informationdirectory），這個目錄全麵描述了數據倉庫中都有什麼數據、這些數據怎麼得到的、和怎麼訪問這些數據。是數據倉庫運行和維護的中心，數據倉庫服務器利用他來存貯和更新數據，用戶通過他來了解和訪問數據。
訪問工具
為用戶訪問數據倉庫提供手段。有數據查詢和報表工具；應用開發工具；管理信息係統（EIS）工具；在線分析（OLAP）工具；數據挖掘工具。
數據集市（DataMarts）
為了特定的應用目的或應用範圍，而從數據倉庫中獨立出來的一部分數據，也可稱為部門數據或主題數據（subjectarea）。在數據倉庫的實施過程中往往可以從一個部門的數據集市著手，以後再用幾個數據集市組成一個完整的數據倉庫。需要注意的就是在實施不同的數據集市時，同一含義的字段定義一定要相容，這樣在以後實施數據倉庫時才不會造成大麻煩。
數據倉庫管理
安全和特權管理；跟蹤數據的更新；數據質量檢查；管理和更新元數據；審計和報告數據倉庫的使用和狀態；刪除數據；複製、分割和分發數據；備份和恢複；存儲管理。
信息發布係統
把數據倉庫中的數據或其他相關的數據發送給不同的地點或用戶。基於Web的信息發布係統是對付多用戶訪問的最有效方法。
設計步驟
1)選擇合適的主題（所要解決問題的領域）
2)明確定義事實表
3)確定和確認維
4)選擇事實表
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5)計算並存儲fact表中的衍生數據段6)轉換維表
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