课程目标
使学员通过学习数据仓库课程深入了解构建数据仓库的基础知识，以及维度建模的方法，ETL开发技术等。通过实践案例了解数据仓库设计和实现过程。通过Oracle商务智能工具学习维度建模技术。
课程大纲
时间 | 内容 | 大纲 | |
第一部分上 | 数据仓库和商业决策的关系 | 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色 描述为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持 决策支持系统的数据抽取流程所带来的数据仓库技术 使用数据仓库技术的原因 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策的质量 | |
数据仓库的概念和术语 | 通用的，被广泛接受的数据仓库定义 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围 数据仓库开发的一些主要方法 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法。 | ||
设计，分析，和管理数据仓库项目 | 解释开发和实现数据仓库的财政目的 开发时间的控制 概述数据仓库项目的关键任务 讨论商业和用户需求的收集 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务 | ||
第一部分下 | 数据仓库建模 | 讨论数据仓库环境下的数据结构 定义商业模型 定义维度模型 定义物理模型 介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型 | |
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