本课程主要介绍数据仓库系统的体系结构，及其构建与应用，包括数据逻辑模型、物理模型设计、 数据挖掘技术、OLAP 分析技术及相应的开发工具等。在讲解过程中通过相应的工程实例和实验环境来帮助学员加深课程涉及技术知识点和面的理解与应用。也包括数据仓库建设要点难点风险控制的解释，以及数据仓库选型(基于多维数组、基于RDBMS)的考虑学习。

培训对象：
数据仓库工程师，信息工程师，数据处理工程师

学员基础：
对 Data Warehouse & BI 产品有一定的了解和应用；SQL基础知识；Unix/Linux基础

实验环境：
Oracle VirtualBox，每学员一份

课程长度：
2天（14学时）

授课方式：
定制课程 + 案例讲解  + 小组讨论，60%案例讲解，40%实践演练

课程特点：
1、理论与实践相结合，解决你的实际问题。
2、真实案例的剖析，深入浅出的讲解，使你能学以致用。 

时间	课程内容
第一天上午	1、数据仓库设计                                                              数据仓库特点    数据仓库与在线事务处理系统比较    数据仓库架构 (数据仓库、数据集市比较)    数据仓库设计    数据仓库设计阶段    数据仓库物理设计    数据仓库物理结构    数据仓库对象    事实表特点    维度和层次    使用层次进行Drill和Aggregate    星型模型    雪花型模型    分区概念    并行概念
第一天下午	1、ETL解析（包括抽取、转换和装载的详细解释）    抽取方法（逻辑、物理）    转换总览    数据装载机制 2、Oracle Warehouse Builder开发演示 3、Informatica 架构介绍
第二天上午	1、数据仓库部署考虑             2、选型 3、工业模型 4、数据挖掘                          数据挖掘概念    数据挖掘术语    数据挖掘的业务收益                数据挖掘流程
第二天下午	1、使用Classification模型     2、使用Market Basket Analysis 模型