图表 1.2 数据仓库的四个集结步骤 本书中间部分的章节会重点介绍这四个步骤，这四个步骤是： 1. 抽取。源系统的原始数据在进行大的转换之前通常直接写入到磁盘。来自 于结构化源系统的数据（比如 IMS 数据库，或者 XML 数据集）在这一步中经常 写入到文本文件或者关系型数据库表中。这使得最初的抽取尽可能简单和快速，

图表 1.1 数据仓库的后台和前台 假设有一个餐厅。餐厅的客人是最终用户，提供的食物是数据。提供给餐厅 里客人的食物完全符合客人的要求：干净，组织良好，每一片都能轻易辨认与食 用。但是，在食物进入餐厅之前，是在厨房中由经验丰富的厨师仔细准备。食物 要进行挑选、清洗、切片、烹饪以及摆放。厨房只是工作间，不允许客人访问。 在好的餐厅，厨房是完全与客人隔离的——一旦暴露厨房，那里食物还处于半加 工状态，是会严重影响客人的胃口的。如果客人需要了解食品准备的信息，厨师 必须从厨房出来到餐厅中面对客人，在一个安全、干净、客人觉得比较舒服的环 境中解释食物的准备过程。 集结区就是数据仓库的厨房。它只对经验丰富的数据集成专家开放。这是一 个后台的处理工具，不允许最终用户访问。在这里，从源系统抽取来的数据进行

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为适应日趋激烈的市场竞争环境，提升企业核心竞争力，需要充分利用移动业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，建立基于数据仓库的移动企业业务经营分析系统。本文以移动业务分析系统为例，有别于普通集中式、三层数据仓库系统应用架构，研究构建企业级分布式、多层次数据仓库系统体系架构和模型设计。主要包括以下内容：1.分布式数据仓库体系架构；2.多层次的系统数据架构；3.数据仓库主题模型设计和多维度分析设计。

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数据仓库与数据挖掘(廖开际) 不错的资料

数据仓库（W.H.Inmon等著，译版），介绍数据仓库的模型、设计、实际开发实现

Iceberg构建湖仓一体架构的必备，与Delta Lake、hudi齐名，数据湖技术三驾马车。

模型设计的三个阶段 １. 概念模型：划分主题 ２. 逻辑模型：即一个主题可以分析归纳出的某几种具体生活常识中的总结点，例如自然人的 动产 不动产等。 ３. 物理模型：物理模型设计是指根据逻辑模型设计的结构为基础，设计数据对象的物理实现，比如表的命名规范、字段的命名规范、字段类型选择、分区设置、存储设置、更新方式、调度配置(调度时间、父子节点等)

本文介绍了实用标准文案目录中的第一部分——绪论。绪论包括项目背景和提出问题两个部分。其中，项目背景介绍了本文所涉及的主题——大数据仓库与大数据挖掘课程设计的背景和意义。提出问题部分则阐述了在实际应用中，大数据仓库与大数据挖掘课程设计所面临的问题和挑战。本文旨在通过对这些问题的深入探讨，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。