SAS/WA与数据仓库——数据分析师培训项目系列文集

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  数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合，用来支持管理者的决策分析行为。数据仓库是体系结构设计环境的核心，是决策支持系统处理的基础。在数据仓库中只有单一集成的数据资源，并且数据资源都是可访问的。比较于传统的数据环境，在数据仓库环境中进行决策分析将会显著提高效率。SAS/Warehouse Administrator (SAS/WA)模块提供了进行数据仓库管理的一个可视化环境。

  SAS/Warehouse Administrator 实现了可视化的创建和管理数据仓库的环境。基于这种可视化的环境，你可以设定用来描述数据源、数据存储、代码库以及仓库资源的元数据定义。SAS/WA 然后使用此元数据生成或者获得代码，实现提取、转换、加载数据到你的数据仓库。SAS/WA协助你便利实现浏览数据仓库、创建元数据以及数据描述等任务。SAS/WA的主窗口包括：

  1. SAS/Warehouse Administrator Desktop

  2. SAS/Warehouse Administrator Explorer

  3. Define Items Used Globally

  4. Process Editor.

SAS/WAREHOUSE ADMINISTRATOR有如下特点:

(1)规范化的操作工具。

在使用SAS/WA建立数据仓库时是基于SAS 快速数据仓库的方法论进行的, 它是建立在SAS 数据仓库坚实的技术和理念基础上的。SAS/WA的开发设计也正是遵循符合这套理论的。 利用SAS/WA建立数据仓库不仅保证了工作质量, 还进一步加快数据仓库的建立速度。SAS/WA已经成为基于SAS系统建立数据仓库的规范化工具。

(2)集中抽取数据的能力。

借助于SAS/WA，我们可以实现SAS与其它系统数据库的无缝联合, 而SAS/Connect 则是实施这一集成功能的关键模块。利用SAS/WA建立数据仓库,致力于大数据分析的人们可以充分管理与利用来自于不同类系统的数据库。这样, 维护数据仓库的人员可以集中管理不同数据源。这是建立企业数据仓库的必要前提, 体现了数据仓库定的集成特性。

(3)基于元数据的管理和维护。

在使用SAS/WAREHOUSE ADMINISTRATOR 建立数据仓库时会自动形成元数据。所谓元数据就是指关于数据的数据, 它描述了数据仓库中数据存放的位置、数据的来源、从源数据转换到目标数据的过程、数据与数据拼接时的对应关系等信息。元数据可以通过SAS/WA其它辅助功能, 输出到SAS/WA之外, 也就是提供给数据仓库以外的环境使用。

(4)面向主题的管理。

数据仓库是面向于业务需求而建立的。SAS/WA 是基于数据仓库的这个特点而设计的。在SAS/WA中对业务数据的管理, 完全是面向主题的方式。建立数据仓库时, 将以主题为导向, 从SAS逻辑库、OLAP CUBE数据以及外部系统等数据源中抽取数据, 进一步形成面向业务的数据集市。

(5)作业管理功能。

数据仓库中的数据抽取、转换和装载过程是以计算机系统的若干作业形式来执行的。大数据分析人员将基于SAS/WA对于数据作业的流程进行设定, 再通过调用SAS系统其它模块来执行。SAS/WA模块中包括了对这些作业的制定和管理功能, 基于这些功能分析人员可以方便地对数据作业进行增加、删除、修改等操作。

(6)图形化界面。

SAS/WAREHOUSE ADMINISTRATOR 有一个图形化的操作界面,分析人员可以十分方便地使用这个工具。如对数据抽取、转换和装载过程的定义, 它通过图例的方式展现所有的过程, 可以形像地理解整个数据变换过程, 以便他们对数据仓库进行管理维护。

(7)菜单操作自动产生代码。

SAS/WA会帮助分析人员自动形成数据菜单操作过程的程序代码, 降低了编程人员的工作量。在自动形成程序代码的同时, 也可以提供接口给分析人员编写自己要求的程序。综合使用这两种方法，不仅可以加快编程速度, 而且提高程序运行的灵活性和效率。

   SAS/WAREHOUSE ADMINISTRATOR已经成为建立数据仓库的经典工具。它在SAS BASE以及其它系统模块的基础上，提供了一系列便利构建数据仓库的功能, 包括定义数据仓库和主题、数据转换和汇总、汇总数据的更新、元数据的建立、管理和查询、数据集市和信息集市的实现。SAS/WAREHOUSE ADMINISTRATOR是建立数据仓库的高效率工具,大数据分析人员可以根据企业中用户需求的变化灵活地建立和维护数据仓库。

相关链接：
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精彩好文！ 希望数据分析师的队伍不断壮大！  ~O(∩_∩)O~  

SAS/WA是非常强大的工具，过去只是IT工程师在玩转。
如果经管类人士掌握了它，将会出现工作效率的提高。

确实不错，好东西大家分享。

支持！

不错，不错，学习了。

精品

统计分析人员也玩数据仓库了 真的感到大数据时代的气氛了 强大啊

支持！