《数据仓库架构培训》讲解了当前主要厂商如IBM、NCR和SAP提供的数据仓库架构解决方案，重点分析两级和公司的数据仓库结构。文档探讨了几种不同类型的数据存储方式及应用实例：HDS（历史数据存储）、ODS（操作数据存储）和主数据存储等。ER模型在各种系统内的应用细节被深入解析，如ODS的实时性特征与减少处理时间的特点、EDW采用面向对象设计以及3NF模型确保高效性和全面性的原则，DDS使用星型模式组织和存放维度与事实表，并注重从应用角度出发的设计理念。对于ETL(数据抽取、加载、转换、映射)过程，包括从原始业务系统到各层级数据仓库的全流程，即获取、清洗、标准化和加载等方面进行了详尽描述。同时强调通过元数据管理和ETL技术实现对整个数据流程的有效监控和支持BI工具使用的机制；在实施层面讲述了项目架构和技术架构的制定，具体涵盖源数据分析、建模、开发、测试到上线维护的步骤。
《数据仓库架构培训》适用于希望深入理解数据仓库概念并计划在企业环境中构建或优化自身系统的IT专业人员和企业管理人员。尤其适合正在寻求将大量分散的业务系统集成至单一、高效的数据中心架构的企业，旨在提升数据分析能力和商业智能支持程度的专业团队。此外，本资料也为参与数据仓库项目的工程师提供参考价值，帮助了解行业标准与最佳实践案例，促进数据驱动的决策制定过程。它同样为涉及大数据分析领域的学习者提供了宝贵的信息资源。
