SAS数据仓库如何搭建？
一、SAS数据仓库如何搭建？
SAS的OLAP解决方案支持三种不同类型的OLAP方式，即MOLAP，ROLAP和HOLAP。
三种方式的结合使用，可以让IT人员根据不同的数据环境，建立相应的数据存储方式。从查询速度考虑，可以使用MOLAP，从存放大量数据角度考虑，使用ROLAP，而HOLAP更是结合前两者的优点，产生一个更加灵活的方式。在HOLAP方式下存放的数据，可以是SAS的数据集，其它数据库的数据表，MDDB数据，而且数据可以分布在不同类型的计算机中，使IT人员可以更方便地组织数据。二、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
三、公司这边要搭建数据仓库，用什么数据库比较好？
如果对关系型数据库比较熟悉，建议用greenplum，这个相当于自动分库分表的postgresql，做olap很好用
四、大天幕搭建方法？
天幕的搭建没有固定样式，可根据场地、条件、天气、以及个人喜好进行选择。
有树木的地方很容易扎，只需要把绳子拉紧，用人字顶的拉法，留出排水口的位置就可以了。
如果没有树木，有栏杆都很好扎天幕，依靠栏杆拉绳子，稍微松一点绳子，用天幕杆撑平整天幕，把绳子调节拉紧就好。
如果没有带天幕杆，在空旷的地方也可以扎天幕，把拉袢绳子结好，天幕抖开放平在需要拉天幕的位置，绳子放松量暂时用地丁顺拉袢方向固定，然后用比较直的树枝在你想支撑的地方撑起来天幕，继续调节绳子拉紧重新打地丁。
沙滩扎天幕，撑杆很容易插到沙里，使天幕松动，可以使用矿泉水瓶把杆插在瓶子里再用，如果有纸板或者泡沫板就最理想了，撑杆下面的沙子先浇点水再用，沙子就比较紧致。沙滩使用地丁可以用烧烤叉的杆，把叉子用脚踩掉，有把的长杆方便拔插，叉子在坚硬的地方也可以做为地丁使用
只有拉平伸紧致的天幕，才可以抗大风暴雨，高矮形状的天幕方便排水，要点是：绳子一定要拉紧，排水一定要留出。不能拉成一块平面，那样下雨很快兜水倒塌。
五、数据仓库包括操作？
高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。
六、大数据仓库前景？
绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万
数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。
没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。
七、数据仓库是什么？
大数据主要有三个特点：实时、多样、量大、价值。大数据不仅量大，对于数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还能整合各种各样的数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都能够进行处理。
在这个时代，数据依然是最重要的，如何在利用的时候控制好数据，是对一个企业的考验。数据在生活中是无处不在的，手机产生的记录、移动互联网产生的数据、取款时产生的数据、购物时产生的数据、行李从一个城市到另外一个城市产生的数据等。就算一个小小的店铺，卖出一瓶饮料，也会产生数据，而数据就记录着这个世界的存在与变化。
当某个企业的数据量巨大、资产非常重要时，就需要对它进行管理控制。如今数据已经成为了企业的资产。在以前，数据被人们看作是附属物，而不是资产。只要企业进行交易就会产生这些附属物，而现在发现这些交易的数据信息中蕴含着用户的需求，成千上万条信息积累下来，就能够准确的知道用户的需求，为用户这几新的产品，在营销上就产生了新的价值。所以，数据就成为了企业的资产，需要被管理和控制起来。
近几年，数据的控制管理工具发展的很缓慢而且它只是一些大型公司的工具，有实力的公司才会为它买单，这就让数据的控制管理变得高高在上，这就让数据作为资产还只停留在理念的层面上。
人们也一直在讨论，数据仓库能给企业带来什么？数据仓库对数据的控制主要体现在以下6个方面：
企业要通过快速、及时、方便、安全、准确、整合这6个方面对数据库进行有效的控制。下面具体介绍一下数据库对数据控制的体现方面，其内容包括以下几点：
1.对数据快速的访问
利用数据仓库模型中的软件和硬件对数据快速的访问。比如刚收集来的数据，选择是否需要存储，或是采用其它的存储技术。
2.能确保数据的整合性
当企业需要一年内的大量数据，或者是企业的视图数据时，需要数据库模型的整合支持。
3.保障数据的及时性
当数据批量抽取不足够时，需要及时的对数据进行数据流处理。
4.控制让数据的访问更便捷
不仅将数据以表格的形式进行控制管理，还可以将数据以字段的形式进行管理，这样就可以将数据分成更小更细的数据进行控制。
5.控制管理后的数据能够保证数据一致性，让数据变得更加的可信。
6.对数据进行权限管理
对数据加以控制后，可以防止企业的数据外漏，保障了数据的访问安全。
传统的数据库并不能对数据进行分析控制，数据仓库的兴起，使传统的数据库和面向分析的分析型数据分离开来，形成各自的形式。数据仓库的形态一般都是软硬一体，这样能够提供最佳的控制效果。这样的数据库会采用更先进的查询技术，以大规模并行处理和列式处理为代表。
另外，新兴的互联网企业也在尝试一些性的技术对大数据进行控制，比如谷歌的MapReduce，就能够对数据很好的控制。一些相对低廉的数据仓库也能够降低数据控制的门槛，一些小型的公司不必和大型的公司去较真价格。有开源的产品和足够的硬件存储，再加上一支专业的团队，就可以构建一个数据仓库平台，对数据进行有效的控制。
八、数据仓库网络要求？
数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求
九、数据仓库 分析
数据仓库与分析的重要性
在当今高度信息化的时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。而数据仓库作为企业数据的重要存储和整合平台，其重要性不言而喻。首先，数据仓库提供了对数据的集中管理，使得企业能够更好地了解自身的业务状况，从而做出更为精准的决策。其次，数据仓库为企业提供了强大的数据分析工具，使得企业能够通过数据来发现隐藏在其中的规律和趋势，进而实现业务优化和提升。数据仓库的设计与构建
数据仓库的设计与构建是一个复杂而关键的过程。首先，需要确定数据仓库的架构，包括数据的来源、存储方式、数据处理等方面。其次，需要选择合适的数据处理工具和技术，以确保数据的准确性和完整性。此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护，以确保企业的数据不被泄露和滥用。 在数据仓库的设计与构建过程中，分析能力至关重要。数据分析能够通过数据挖掘、数据处理和可视化等技术，帮助企业发现隐藏在数据中的价值。通过数据分析，企业能够更好地理解客户需求、市场趋势和竞争状况，进而制定更为精准的营销策略和产品开发方向。数据分析的应用场景
数据分析在许多领域都有着广泛的应用。首先，在商业领域，数据分析能够帮助企业了解市场趋势、客户需求和竞争状况，进而制定更为精准的营销策略和产品开发方向。其次，在医疗领域，数据分析能够帮助医生更好地了解患者的病情、治疗效果和药物反应，进而制定更为合理的治疗方案。此外，在教育领域，数据分析能够帮助教师更好地了解学生的学习状况、兴趣爱好和能力水平，进而制定更为个性化的教学方案。 总之，数据仓库与分析是企业实现数字化转型的关键组成部分。通过数据仓库的构建和数据分析的应用，企业能够更好地了解自身业务状况、发现隐藏的价值、制定更为精准的决策，进而实现业务优化和提升。因此，企业应该重视数据仓库与分析的重要性，加强相关人才的培养和引进，以适应数字化时代的发展需求。十、数据仓库 前景
数据仓库是一个用于集中式数据存储和管理的系统，已经成为许多企业和组织中不可或缺的一部分。随着信息技术的不断发展和数据量的不断增加，数据仓库在数据分析和业务决策中扮演着至关重要的角色。它能够提供经过清洗、集成和转换的数据，帮助企业更好地理解自身的业务情况，发现潜在的机会和挑战。
数据仓库的重要性
数据仓库不仅可以存储大量的数据，而且还可以将数据按照特定的规则进行整合，帮助企业在决策制定过程中做出更准确的判断。通过数据仓库，企业可以快速地分析数据，发现数据之间的关联性，找到业务中的瓶颈和优化点。
数据仓库的优势
- 数据集中管理：将企业内部的各类数据整合到一个统一的平台，方便管理和分析。
- 数据准确性：数据经过清洗和转换，保证数据的准确性和一致性。
- 数据分析：通过数据仓库可以进行复杂的数据分析，揭示隐藏在数据背后的有价值信息。
- 实时性：部分数据仓库支持实时数据处理，能够及时响应业务需求。
数据仓库的应用前景
随着人工智能、大数据等技术的快速发展，数据仓库的应用前景变得越来越广阔。数据仓库不仅可以用于企业内部的数据管理和分析，还可以应用于各行业的决策支持、市场分析等领域。
未来，数据仓库将会更加智能化，能够利用机器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据分析和挖掘，为企业创造更大的商业价值。数据仓库不再仅仅是数据的存储和管理中心，更是数据智能化利用的重要工具。
总的来说，数据仓库作为企业数据管理和分析的核心，具有极其重要的地位和作用。在未来，随着技术的不断发展和创新，数据仓库的功能和应用范围将会不断扩展，为企业带来更多的商业机会和竞争优势。
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