数据仓库培训课程体系（选修）-中科信软培训中心

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数据仓库培训课程体系（选修）

将“数据仓库”课程体系划分为以下三大专题，共包含九门选修课程，供学员根据自身基础和学习目标自主选修。

第一部分：基础理论与建模方法专题

课程一：数据仓库基础概念

项目	内容
课程名称	数据仓库基础概念
培训对象	零基础学员、业务人员、数据分析初学者、IT转型人员
培训目标	使学员理解数据仓库的基本概念、发展历程、核心特性，掌握数据仓库与传统数据库的区别，了解数据仓库在现代企业中的战略价值。
培训内容	• 数据仓库的起源与发展：从决策支持系统到现代数据仓库的演进历程 • 数据仓库的定义与特性：面向主题、集成性、非易失性、时变性四大特征详解 • 数据仓库与数据库的区别：OLTP与OLAP的对比分析 • 数据仓库的应用领域：金融、零售、电信、制造等行业典型案例 • 数据仓库体系架构：数据源层、ETL层、数据存储层、数据展现层 • 数据仓库与数据集市的关系：企业级数仓与部门级集市的分工协作 • 现代数据仓库趋势：云数据仓库、数据湖、湖仓一体等新概念 • 数据仓库的价值：支持决策分析、提升数据质量、实现数据驱动

课程二：维度建模理论与实践

项目	内容
课程名称	维度建模理论与实践
培训对象	数据建模人员、数据仓库工程师、ETL开发工程师、数据架构师
培训目标	使学员掌握维度建模的核心概念和方法论，能够独立完成事实表和维度表的设计，构建符合业务需求的星型模型和雪花模型。
培训内容	• 维度建模概念：维度建模的定义、为什么需要维度建模 • 事实表详解：事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表的区别与适用场景 • 维度表详解：一致性维度、退化维度、角色扮演维度、杂项维度 • 维度种类：缓慢变化维（SCD类型1/2/3）、快速变化维、代理键 • 星型模型：模型结构、设计原则、优势与局限 • 雪花模型：与星型模型的区别、应用场景、去规范化权衡 • 多维模型：星座模型、事实星座、总线架构 • 维度建模步骤：选择业务过程、声明粒度、确定维度、确定事实 • 案例实战：零售行业销售数据建模、金融行业客户分析建模

课程三：范式建模与关系模型

项目	内容
课程名称	范式建模与关系模型
培训对象	数据架构师、数据仓库设计师、DBA、数据治理人员
培训目标	使学员掌握关系建模的基本原理和3NF设计方法，理解范式建模与维度建模的适用场景，能够根据不同需求选择合适的建模方法。
培训内容	• 关系建模概念：实体关系模型、关系数据库理论基础 • 范式理论：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、BCNF • 概念模型设计：实体识别、属性定义、关系确定、ER图绘制 • 逻辑模型设计：关系模式转换、主键外键设计、约束定义 • 物理模型设计：表结构优化、索引策略、分区设计 • 企业级数据仓库范式建模：Inmon方法论的核心理念 • 范式建模解决的问题领域：数据一致性、减少冗余、维护完整性 • 维度建模与范式建模的比较：适用场景、设计理念、性能权衡 • Teradata金融十大模型主题域介绍：客户、产品、账户、交易等主题域设计

第二部分：ETL与平台技术专题

课程四：ETL过程与工具实践

项目	内容
课程名称	ETL过程与工具实践
培训对象	ETL开发工程师、数据集成工程师、数据仓库开发人员
培训目标	使学员掌握ETL的完整流程和核心技术，熟悉主流ETL工具的使用方法，能够独立设计ETL流程并进行数据集成开发。
培训内容	• ETL基础概念：ETL定义、在数据仓库中的核心地位、ETL与ELT的区别 • 数据抽取（Extract）：全量抽取、增量抽取、CDC技术 • 数据转换（Transform）：数据清洗、格式转换、字段映射、数据聚合、业务规则应用 • 数据加载（Load）：全量加载、增量加载、缓慢变化维处理 • ETL调度策略：依赖关系、失败重试、监控告警、调度频率设计 • 数据抽取工具：Sqoop、DataX、Flume、Canal、OGG • 数据转换工具：Kettle、Informatica、Talend、SSIS • 工作流调度工具：Apache Airflow、DolphinScheduler、Azkaban • 实时ETL技术：Kafka、Flink CDC、Spark Streaming • ETL最佳实践：性能优化、错误处理、数据一致性保证

课程五：数据仓库架构与分层设计

项目	内容
课程名称	数据仓库架构与分层设计
培训对象	数据架构师、数据仓库设计师、大数据平台工程师
培训目标	使学员掌握数据仓库的典型架构和分层设计方法，理解ODS、DW、DM、ADS各层的作用，能够设计合理的数据分层架构。
培训内容	• 数据仓库典型架构：ODS层、DW层、DM层、ADS层四层结构详解 • 数据分层思想：为什么要分层、分层的好处、各层职责划分 • 贴源层（ODS）设计：数据实时接入、历史数据存储、数据回溯机制 • 明细数据层（DWD）设计：数据清洗、规范化、维度退化 • 汇总数据层（DWS）设计：轻度汇总、公共指标计算、性能优化 • 数据集市层（DM）设计：业务主题划分、部门级数据需求实现 • 应用数据层（ADS）设计：面向具体应用的数据服务、数据API • 元数据管理：技术元数据、业务元数据、管理元数据 • 数据安全控制：访问控制、数据加密、审计日志、合规要求 • 数据仓库0到1建设案例分享：从需求分析到架构落地的完整过程

课程六：OLAP与多维数据分析

项目	内容
课程名称	OLAP与多维数据分析
培训对象	数据分析师、BI开发人员、报表工程师、数据仓库开发人员
培训目标	使学员掌握联机分析处理（OLAP）的核心概念和多维数据分析方法，能够设计OLAP模型并进行多维分析操作。
培训内容	• OLAP基本概念：多维分析、数据立方体、维度、度量、粒度 • OLAP操作类型：上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）、切片（Slice）、切块（Dice）、旋转（Pivot） • 多维模型设计：确定维度、量度与事实的关系、层次结构设计 • 统一维度模型（UDM）：多数据源整合、一致性维度 • 计算成员与命名集：派生指标、复杂计算定义 • KPI设计：目标值、实际值、状态、趋势、量测计 • OLAP工具介绍：SSAS、Kylin、Mondrian、Saiku • MDX基础：多维表达式语法、查询编写、成员函数 • OLAP性能优化：聚合设计、分区策略、存储模式 • OLAP实战案例：销售多维分析、财务绩效分析

第三部分：平台实战与综合项目专题

课程七：传统数据仓库平台

项目	内容
课程名称	传统数据仓库平台（SQL Server/Oracle）
培训对象	DBA、数据仓库开发人员、BI工程师
培训目标	使学员掌握传统数据仓库平台的安装部署、模型设计和开发方法，能够使用SSIS、SSAS、SSRS等工具完成数据仓库建设。
培训内容	• SQL Server数据仓库平台架构：数据库引擎、SSIS、SSAS、SSRS集成 • SSIS数据集成：控制流设计、数据流设计、变量与表达式、错误处理 • SSAS多维数据库：数据源视图、多维数据集设计、维度设计、层次结构 • 计算与KPI：计算成员、脚本命令、KPI指标设计 • SSRS报表开发：报表设计、参数传递、图表组件、订阅分发 • Oracle数据仓库方案：Oracle Warehouse Builder、ODI • 数据仓库维护：数据刷新策略、分区管理、索引维护 • 性能监控与优化：执行计划分析、查询优化、存储优化 • 备份与恢复：全量备份、增量备份、恢复策略 • AdveentureWorks完整案例：ETL流程、OLAP模型、报表设计全过程

课程八：大数据平台数据仓库

项目	内容
课程名称	大数据平台数据仓库（Hadoop/Spark）
培训对象	大数据工程师、数据仓库工程师、Hadoop开发人员
培训目标	使学员掌握基于Hadoop大数据平台的数据仓库建设方法，能够使用Hive、Spark SQL等工具进行数据建模和数据分析。
培训内容	• SQL on Hadoop技术比较：Hive、SparkSQL、Impala、Presto的应用场景与对比 • Hive数据仓库架构：Hive Server、元数据服务、存储引擎 • Hive集群部署与配置优化：安装部署、参数调优、资源管理 • Hive数据建模：表类型（内部表/外部表）、分区表、分桶表 • Hive SQL高级应用：开窗函数、UDF开发、查询优化 • 数据分层实现：基于Hive的ODS、DWD、DWS、DM分层实现 • 维度表设计：公共维度、杂项维度、维度退化、拉链表 • 事实表设计：周期快照、累计快照、拉链表实现历史变化追踪 • Spark SQL数据仓库：DataFrame API、Spark SQL与Hive集成 • 大数据平台数据接入：Sqoop、DataX、Flink CDC、Kafka • 案例分享：互联网大数据数据仓库建设、金融大数据平台案例

课程九：数据仓库综合项目实战

项目	内容
课程名称	数据仓库综合项目实战
培训对象	已完成前序课程的学员、数据仓库开发人员、数据分析师
培训目标	使学员综合运用数据仓库全流程技能，完成从业务理解、数据建模、ETL开发到数据分析的完整项目实践。
培训内容	• 项目一：销售数据分析数据仓库 - 业务需求分析：销售关键指标梳理、维度定义 - 数仓总线矩阵梳理：业务过程与维度的关系 - 维度建模：客户维度、产品维度、时间维度、门店维度 - 事实表设计：销售订单事实表、销售明细事实表 - ETL流程实现：数据抽取、清洗、转换、加载 - OLAP多维分析：销售业绩多维度钻取分析 - 报表设计：销售仪表板、趋势分析报表 • 项目二：电商用户行为数据仓库 - 用户行为日志采集：埋点数据接入、实时与离线整合 - 用户维度模型：用户注册、登录、浏览、购买行为建模 - 用户留存分析：活跃用户、留存率、转化率计算 - 推荐系统数据准备：用户画像、商品关联数据 • 项目三：金融风险监控数据仓库 - 金融十大主题域模型应用：客户、账户、交易、合约等主题域 - 风险指标计算：不良率、五级分类、风险敞口 - 实时风险监控：Flink CDC实时接入、实时预警 • 项目文档编写：数据字典、ETL设计文档、模型设计文档 • 项目汇报与展示：数据可视化呈现、业务价值阐述

第二部分：课程选修建议

学员类型	推荐选修课程	学习目标
零基础/业务人员	课程一 → 课程六	理解数据仓库基本概念，掌握多维数据分析方法
数据建模人员	课程二 → 课程三 → 课程五	精通维度建模和范式建模，掌握分层架构设计
ETL开发工程师	课程四 → 课程五 → 课程八	掌握ETL工具和数据集成技术，熟悉大数据平台开发
数据仓库开发人员	课程二 → 课程四 → 课程七/八	系统学习数据建模和平台开发，根据平台选择方向
数据架构师	课程二 → 课程三 → 课程五 → 课程九	掌握建模方法和架构设计，具备综合项目实战能力
大数据工程师	课程八 + 课程四	掌握大数据平台数据仓库建设和数据处理技术
BI/数据分析师	课程一 → 课程六 → 课程九	掌握OLAP分析能力，完成综合数据分析项目

第三部分：课程体系特色

特色	说明
完整知识覆盖	涵盖数据仓库基础理论、维度建模、范式建模、ETL技术、分层架构、OLAP分析、传统平台、大数据平台、综合项目等完整知识体系
理论与实践结合	每部分均配有实际案例和工具实践，课程九提供综合项目实战，培养解决实际问题的能力
平台技术全面	同时覆盖传统SQL Server数据仓库平台和Hadoop/Spark大数据平台，学员可根据企业需求选择
分层递进设计	从基础理论到建模方法，从ETL技术到平台工具，从单一技术到综合项目，形成清晰的能力进阶路径
行业应用导向	融入金融、零售、电商等真实行业案例，培养数据仓库的实际应用能力

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