數據倉庫技術介紹2023/5/27數據倉庫技術介紹內容提要動機與需求數據倉庫技術數據倉庫在寶鋼的實踐結束語數據倉庫技術介紹面臨的問題人們在日常生活中經常會遇到這樣的情況：超市的經營者希望將經常被同時購買的商品放在一起，以增加銷售；保險公司想知道購買保險的客戶一般具有哪些特征；醫學研究人員希望從已有的成千上萬份病歷中找出患某種疾病的病人的共同特征，從而為治愈這種疾病提供一些幫助；……數據倉庫技術介紹企業面臨的問題經過多年的計算機應用和市場積累，許多企業保存了大量原始數據和各種業務數據,它是企業生產經營活動的真實記錄由于缺乏集中存儲和管理，這些數據不能為本企業加以利用,不能進行有效的統計、分析及評估，無法將這些數據轉換成企業有用的信息數據倉庫技術介紹數據爆炸問題自動的數據收集工具和成熟的數據庫技術導致巨大的數據存儲在文件系統、數據庫和其它的信息庫中。我們會淹死在數據中,但卻為信息、知識所餓!數據倉庫技術介紹面臨的挑戰如何在堆積如山的企業交易數據中發現具有商業價值的閃光點？如何使您的企業或組織在激烈的市場競爭中保持對客戶的吸引力？如何預先發現和避免企業運作過程中不易察覺的商業風險？數據倉庫技術介紹寶鋼整體產銷信息管理系統L4L2過程控制計算機系統L3（分廠級）生產控制計算機系統寶鋼計算機系統的架構L1基礎自動化基礎自動化數據倉庫技術介紹寶鋼的現狀及需求寶鋼擁有許多傳統的OLTP（聯機事務處理）系統，擔負著許多重要的日常事物處理工作，在寶鋼的生產經營活動中扮演著重要角色。經過多年的計算機應用，寶鋼積累了大量豐富翔實的原始生產實績數據和各種業務數據，它反映了企業生產經營過程中規律性的信息和知識，由于缺乏集中存儲和管理，對如何充分有效地利用這些數據，卻一直沒有很好的解決方法，不能利用它們進行有效的統計、分析及評估，無法將這些數據轉換成企業真正有用的信息。數據倉庫技術介紹寶鋼追求的目標寶鋼作為中國的特大型鋼鐵企業，它的主要建設目標是在激烈的國際國內市場競爭中立于不敗之地，并且要加強管理、優化資源，追求效益最大化。這就要求使其生產和經營過程共同達到優化，例如，能夠快速準確地提供報價、確定交貨期、以及確保產品質量等，并且制定有正確的企業發展戰略，以適應市場需求的變化，能做出及時反應。數據倉庫技術介紹寶鋼股份的質量方針“重用戶、重改進、重效率、重價值，為社會提供世界一流的產品和服務。”-----寶鋼股份質量方針隨著市場競爭的加劇和用戶要求的提高，從大量數據中挖掘規律性知識，制定正確的生產策略和市場策略，顯得越來越重要。數據倉庫技術介紹市場需求是技術發展的源動力數據倉庫的出現和發展是數據庫和OLTP技術發展、數據庫應用深化的產物；目的是把數據庫中的大量數據轉化為有用信息，為企業更好地進行決策服務。數據倉庫技術介紹內容提要動機與需求數據倉庫技術數據倉庫在寶鋼的實踐結束語數據倉庫技術介紹在早期，業務人員考慮如何實現自動化…..計算機發展史數據倉庫技術介紹

在數據庫應用的早期，計算機系統所處理的是從無到有的問題，是傳統手工業務自動化的問題。例如銀行的儲蓄系統、電信的計費系統，它們都屬于典型的聯機事務處理系統。computer手工業務自動化數據倉庫技術介紹computercomputer 很快就建立了許多應用系統，在當時，一個企業可以簡單地通過擁有聯機事務處理的計算機系統而獲得強大的市場競爭力。聯機事務系統的建立數據倉庫技術介紹

聯機事務系統的建立（續）當時單位容量的聯機存儲介質比現在昂貴得多，相對于市場競爭的壓力，將大量的歷史業務數據長時間聯機保存去用于分析顯然是過于奢侈了。因此，聯機事務處理系統只涉及當前數據，系統積累下的歷史業務數據往往被轉儲到脫機的環境中。在計算機系統應用的早期，還沒有積累大量的歷史數據可供統計與分析。從而，聯機事務處理成為整個80年代直到90年代初數據庫應用的主流。數據倉庫技術介紹在數據倉庫以前大都是事物處理系統(OLTP)的天下（1965-1990）這個現狀持續了25年，它主要實現-數據的收集-數據的存儲-數據的在線存取聯機事務系統的功能數據倉庫技術介紹但是在OLTP系統中存在著若干問題-數據不是綜合的-沒有歷史數據-沒有匯總數據聯機事務系統的問題數據倉庫技術介紹computercomputercomputerQ1Q2Q3Q1Q2Q3Q4管理者想要了解公司的情況…數據集成問題有多少品種?數據倉庫技術介紹computer缺乏數據集成不是一個唯一的問題-歷史數據的缺乏是另一個應用問題-在過去的三年中，我的帳戶每月平均余額是多少?-我怎樣才能知道這些數字?-我的帳戶現在有多少錢?-你有2,704.87元歷史數據問題數據倉庫技術介紹computer另一個問題是匯總….-發往A公司的貨物在哪里?-在出廠中心，將于下周一運到-我們上個月、去年有多少貨物發往A公司?-有多少貨物準時到達?晚到?發生貨損?-我要寫個匯總報告.匯總問題數據倉庫技術介紹computer

-貫穿公司的數據集成?-公司的歷史數據?-詳細數據及匯總數據?獲取信息的重要因素數據倉庫技術介紹 應用在不斷地進步，當聯機事務處理系統應用到一定階段的時候，企業家們便發現單靠擁有聯機事務處理系統已經不足以獲得市場競爭的優勢；他們需要對其自身業務的運作以及整個市場相關行業的態勢進行分析，從而做出有利的決策。決策的需要數據倉庫技術介紹 決策需要對大量的業務數據包括歷史業務數據進行分析才能得到，而這種基于業務數據的決策分析，我們把它稱之為聯機分析處理。如果說傳統聯機事務處理強調的是更新數據庫——向數據庫中添加信息，那么聯機分析處理就是要從數據庫中獲取信息、利用信息。聯機分析處理數據倉庫技術介紹

“我們花了20多年的時間將數據放入數據庫，如今是該將它們拿出來的時候了。”

----著名的數據倉庫專家RalphKimball市場需求是技術發展的源動力數據倉庫技術介紹早期應用系統PC電子表格歸檔文件OLTP系統數據倉庫獲得信息如何獲得信息數據倉庫技術介紹

第一，所有聯機事務處理強調的是數據更新處理性能和系統的可靠性，并不關心信息查詢的方便與快捷；聯機分析和事務處理對系統的要求不同，同一個數據庫在理論上難以做到兩全；獲得有用的信息并非想象的那么容易(1)數據倉庫技術介紹第二，業務數據往往被存放于分散的異構環境中，不易統一查詢訪問，而且還有大量的歷史數據處于脫機狀態，形同虛設；獲得有用的信息并非想象的那么容易(2)數據倉庫技術介紹第三，業務數據的模式是針對事務處理系統而設計的，數據的格式和描述方式并不適合非計算機專業人員進行業務上的分析和統計。獲得有用的信息并非想象的那么容易(3)數據倉庫技術介紹

針對這一問題，人們專門為業務的統計分析建立一個數據中心，它的數據可以從聯機的事務處理系統、異構的外部數據源、脫機的歷史業務數據中得到；它是一個聯機的系統，專門為分析統計和決策支持應用服務，通過它可滿足決策支持和聯機分析應用所要求的一切。這個數據中心就叫作數據倉庫。數據倉庫的通俗解釋數據倉庫技術介紹

數據倉庫是一個作為決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。數據倉庫的通俗定義數據倉庫技術介紹 以辯證的眼光來看，數據倉庫的興起實際上是數據管理的一種回歸，是螺旋式的上升。今天的數據庫就好比當年的層次數據庫和網型數據庫，它們面向事務處理；今天的數據倉庫就好比是當年的關系數據庫，它針對聯機分析。所不同的是，今天的數據倉庫不必再為聯機事務處理的特性而奔忙，由于技術的專業化，它可更專心于聯機分析領域的發展和探索。數據庫與數據倉庫的辯證關系數據倉庫技術介紹傳統的事務處理環境不適宜于決策支持應用事務處理和分析處理的性能特性不同數據集成問題數據動態集成問題歷史數據問題數據的綜合問題操作型環境和分析型環境的分離從數據庫到數據倉庫數據倉庫技術介紹操作型數據&分析型數據的區別數據倉庫技術介紹業務系統DSS（決策支持系統）現在1990數據集市ODS近線存儲器探索倉庫數據倉庫概念的誕生數據倉庫技術介紹數據倉庫的定義數據倉庫是面向主題的、綜合的、不同時間的、穩定的時間集合，主要用于支持經營管理中的決策制定過程數據倉庫之父--BillInmon數據倉庫技術介紹數據倉庫的四個基本特征數據倉庫的數據是面向主題的數據倉庫的數據是集成的數據倉庫的數據是不可更新的數據倉庫的數據是隨時間不斷變化的數據倉庫技術介紹數據倉庫的體系結構DataExtractionTransformationEngineLoaderMetadataManagerSchedulerSAPRDBMSLegacySASExternalInformationDatabaseQualityMetadata數據的抽取存儲和管理信息探索RiskCustomerProductMarketFutureWebEISQueryReportingDataMiningDSSVisualizeOLAP數據倉庫技術介紹數據的抽取（1）數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由于數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、脫機的數據存儲介質中導入到數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等方面。數據倉庫技術介紹數據的抽取（2）數據倉庫中的數據并不要求與聯機事務處理系統保持實時同步，因此數據抽取可以定時進行，但多個抽取操作執行的時間、相互的順序、成敗對數據倉庫中信息的有效性則至關重要。數據倉庫技術介紹存儲和管理數據倉庫的真正關鍵是數據的存儲和管理。數據倉庫的組織管理方式決定了它有別于傳統數據庫，同時也決定了其對外部數據的表現形式。要決定采用什么產品和技術來建立數據倉庫的核心，則需要從數據倉庫的技術特點著手分析。數據倉庫技術介紹信息探索信息探索實際上相當于數據倉庫的門面，其性能主要集中在多維分析、數理統計和數據挖掘方面。多維分析又是數據倉庫的重要表現形式，近幾年來由于互聯網的發展，使得多維分析領域的工具和產品更加注重提供基于Web前端聯機分析界面，而不僅僅是在網上發布數據。數據倉庫技術介紹數據集市ODS近線存儲器探索倉庫數據倉庫的組成數據倉庫技術介紹ETL自動處理數據集成和轉換數據倉庫技術介紹12341、通過不干凈的遺留系統；2、不合適的集成；3、數據倉庫的過期；4、用戶需求的改變。如何避免臟數據進入數據倉庫技術介紹如果數據質量不能被信任，則數據倉庫將失去價值，數據管理是一個循環往復的過程，包括四個基本功能：定義量度標準報告改善量度標準報告定義改善連續的改善循環數據質量管理數據倉庫技術介紹ODS用于集成相關應用系統并且為決策支持系統提供數據基礎SAPOracleFinancialsPeopleSoftBaanhomegrown商業系統客戶開發系統ODS“遺產”系統DSS探索數據倉庫操作數據存儲（ODS）數據倉庫技術介紹近線存儲器活動監控器交叉介質數據管理器擴展數據到近線存儲器，可以極大地降低數據倉庫環境的成本，并且可以將存儲能力擴展到無限大近線存儲器數據倉庫技術介紹借助探索倉庫--可以極大的降低探索的成本-極大地提高探索速度-探索的能力呈指數級增長探索倉庫非常特別的查詢tokenbasedtechnologyrelational探索倉庫數據倉庫技術介紹什么是企業數據倉庫?

企業數據倉庫是一個環境,通過有效的信息來滿足和促進企業的決策制定過程。數據倉庫技術介紹企業數據倉庫的另一種定義

它是一種可信的企業數據庫平臺,這些數據來自于各種各樣的數據源,并且在經過抽取、清洗和轉換后根據用戶的查詢適時地提供給用戶。數據倉庫技術介紹-綜合數據-分粒度的數據-歷史數據-共享的數據-決策的基礎-大的存儲量企業數據倉庫數據倉庫技術介紹-分粒度的數據-公司的公共數據-長期歷史數據-決策的基礎-大的存儲量-輕度索引-允許以多種方式瀏覽數據財務銷售市場會計-匯總的數據-部門級的數據-有限的歷史數據-有限的存儲量-重度索引-有限的數據視圖數據集市數據倉庫技術介紹硅數據集市與數據倉庫有根本性的區別財務銷售市場會計數據集市與數據倉庫數據倉庫技術介紹采用正確的方法論Development&TestingHighLevel,StrategicSpecificBuild,FocussedProductionEvolving,

Integrated評估需求收集設計構造部署回顧管理及維護數據倉庫技術介紹評估: 為數據倉庫項目確定企業的業務缺陷；需求收集：啟動項目，搜集業務需求并且定義系統檢驗標準；設計： 分析和設計數據倉庫系統體系結構，確認檢驗測試標準；構造： 開發、檢驗測試、移交數據倉庫及應用系統；部署： 投入到生產環境中并且在企業范圍內保證知識轉移及用戶存取的便利；回顧： 回顧項目開發過程，評估部署過程及對業務的影響。SAS快速數據倉庫方法數據倉庫技術介紹快速數據倉庫方法的重點必須得到企業高層領導的支持和幫助；不依賴于技術，而是一個業務過程；以業務為中心，并且由業務驅動，業務用戶全程參與；按照約定好的規則實施；以迭代式方法實現，全局考慮，局部實施(Thinkbig,Startsmall)；數據倉庫技術介紹快速數據倉庫方法的重點（續）采用快速應用開發方法(RAD)；允許柔性和動態收集需求；首先尋求第一個快速成功的數據集市；借助優良的項目管理方法幫助；數據倉庫技術介紹企業數據倉庫的前景和目標數據倉庫成功的因素(如果可能算出ROI)業務過程和業務驅動IT的基礎架構(當前和未來)用戶需求分析（數據需求、信息需求、報表和分析需求、探索需求以及信息供給需求）企業關鍵的評估項目數據倉庫技術介紹數據倉庫規模和增長性宏觀的企業數據倉庫的物理和邏輯模型主題區域和實施優先級具體實施方案任務和責任首先實施的主題以及它的項目計劃

企業關鍵的評估項目（續）數據倉庫技術介紹設計階段:維數據模型維數據模型（邏輯）提供更詳細的數據視圖（邏輯）包括一個實體列表多維事實/測量值描述實體之間的關系提供每一個實體的屬性列表包括維數據模型的圖形表示業務用戶更容易理解能夠很好地匹配目標模型數據倉庫技術介紹物理倉庫數據模型可以利用范式模型匯總表預先合并的視圖和表星型模式雪花模式星型--雪花模式多維數據模型(MDDBs)非結構化的數據/文檔上述各種模型的混合使用設計階段:物理模型范式模型MDDBs星型模式雪花模式星型--雪花模式匯總表視圖非結構化數據

數據倉庫技術介紹企業數據倉庫范式化的E-R模型雪花及星型--雪花模式匯總表預先合并的視圖部門數據倉庫/數據集市匯總表預先合并的視圖和表多維數據倉庫（MDDBs）星型模式雪花及星型--雪花模式設計階段:物理模型的適配性不是設計用于直接用戶的查詢設計用于特定的業務用戶查詢數據倉庫技術介紹為什么大多數數據倉庫項目會失敗？缺乏領導支持（沒有領導理解和支持）缺乏業務用戶自始至終的項目參與業務單位之間缺乏協調和努力初始范圍過于廣泛和詳細(投入過大,難于調整等)數據質量較差(遺留的和現時的系統)缺乏有效合理的實施力量(例如：缺乏項目管理手段、任務和責任不明確等等）數據倉庫技術介紹1、搭建面向主題的信息架構；2、綜合統計報表、信息查詢；3、常規數據分析（成本、財務、市場、銷售、…），聯機分析處理，多維信息查詢；4、決策支持系統、專家系統、…;5、質量改善，SPC;6、關系管理（客戶、供應商、訪問者、…)7、數據挖掘、知識發現；8、…...

數據倉庫相關領域的應用數據倉庫技術介紹1、及時獲取生產管理綜合信息，為決策者提供科學分析依據；2、改善管理能力，可以得到憑直覺無法得到的結論；3、對轉瞬即逝的機會快速作出反應，提高競爭能力；4、既能夠管理宏觀信息也能夠管理微觀數據，可以追朔歷史；數據倉庫的優點數據倉庫技術介紹5、建立企業內部各部門之間的合作關系。6、提供了面向主題的信息架構，存取數據方便，業務用戶也能方便的取用這些數據。7、開拓了進一步探索和研究的廣闊空間數據倉庫支持進一步的探究，以發現數據所形成的趨勢、構成的模式及其間的關系，這可引導用戶改進現行的業務處理過程或作出正確的決策。8、改善客戶關系管理，讓客戶能獲得更多的好處。數據倉庫的優點（續）數據倉庫技術介紹投資回報率匯總結果平均投資回報率收回投資的平均時間

企業Source:IDC,TheFoundationsofWisdom,1996321%321%2.73年制造業的ROI平均值高于其他行業數據倉庫技術介紹內容提要動機與需求數據倉庫技術數據倉庫在寶鋼的實踐結束語數據倉庫技術介紹“從10%的人花100%的時間使用工具到100%的人花10%的時間使用工具.”SoundViewFinancialGroupBusinessIntelligenceReport信息用戶所面臨的變化數據倉庫技術介紹信息生產者信息消費者高級用戶IT人員報表查閱者活躍的分析人員報表用戶企業信息環數據倉庫技術介紹業務用戶

希望得到的不僅是一個含有正確信息的報表，并且需要能進一步分析及格式化報表的基本的功能，以滿足其特定的需要。高級用戶

希望能直接訪問數據，進行特別查詢、分析及報表。IT人員

希望能為企業中的任何人、在任何地方提供對數據的訪問，或向他們進行發布，同時減少他們自己堆集如山的報表和管理的麻煩。用戶所需要的是什么?數據倉庫技術介紹寶鋼計算機系統鐵水系統一、二期工程鋼區寶鋼TCP/IP光纖主干網絡（一、二期工程地域：DECTDM）（三期工程地域：IBMATM）IBMRS60007013-J30x3臺512MBUNISYSU6000/65x2臺512MB檢化驗DECAlpha2100-4/275512MB250轉爐煉鋼DECAlpha2100-4/275x2臺384MB1420冷軋DECAlpha2100-4/275x2臺192MB1580熱軋DECVAX4600Ax4臺128MB電爐/圓坯連鑄DECAlpha2100-4/200x2臺384MB2030冷軋DECVAX4600x2臺256MB2050熱軋DECAlpha4100x2臺1GB高速線材DECAlpha4100-5/300x2臺

512MB1550冷軋前庫PCServerSCOUNIX300噸轉爐煉鋼IBMRS6000/J50x2臺1GB鋼管分公司HP9000K370x2臺512MB寶鋼整體產銷管理系統IBM9672-R25主機

通信前置機IBMRS6000/SPIBMSP主機數據倉庫服務器數據倉庫技術介紹操作系統:OS/390數據庫:IBMDB2角色:數據倉庫的重要數據來源IBM9672（公司產銷系統）數據倉庫技術介紹操作系統:IBMAIX數據庫:SASDataSet角色:數據倉庫、數據分析處理、報表系統發布（DominoWebServer）的核心平臺IBMSP(數據倉庫服務器）數據倉庫技術介紹企業級數據倉庫(按主題)質量(試點，完成) 生產與物流 市場與銷售 成本與財務 設備 能源 部門級數據倉庫冷軋熱軋…...數據倉庫建設數據倉庫技術介紹數據倉庫應用企業數據倉庫按主題(實施過程中)信息門戶(Intranet應用）生產管理信息技術質量信息企業統計信息生產區域信息(冷軋,熱軋,…)生產管制信息...數據倉庫技術介紹質量數據倉庫數據環境來源于9672上的DB2下載后的數據成為ODD(OperationalDataDefinition)形成22個主題數據表采用星狀的數據模型支持不同種類的應用數據倉庫技術介紹質量數據倉庫主題一覽Color電爐和初軋線材電鍍錫電鍍鋅普板熱鍍鋅彩涂電工鋼小方坯熱軋1,2煉鋼板坯1煉鋼鋼錠冷軋1,2煉鋼PONO數據倉庫技術介紹質量數據倉庫檢化驗主題初軋線材電鍍錫電鍍和熱鍍鋅普板彩涂電爐熱軋1,2煉鋼數據倉庫技術介紹數據抽取數據倉庫技術介紹EGSnProduction事實表維表邏輯表OriginalOrderoriginalorderidOrderorderidbacklogapnpsrnumbermetallurgyindexcodeproductionlinecodeinternalgradesteelgradeTimetimekeyMaterialmaterialidProcessprocessidprocessnameprocesssubgroupprocessgroupplantidplantgroupprocessid(FK)materialid(FK)statuskey(FK)timekey(FK)orderid(FK)originalorderid(FK)materialtrackingnumberprocessbegintimeprocessendtimefnprlengthTempPickling1-1TempPickling2-1TempPicklingP3-1annlcenterspeedcoatingweighttopcrpplengthheadcrpplengthtailctngweightbottomentrycoilnum1entrycoilnum2entrycoilthickentrycoilweightentrycoilwidthexitcoilnum1exitcoilothdimexitcoilthickexitcoilweightexitcoilwidthhfstriptempavghfstriptempmaxhfstriptempminnpacksheetnextplantrhstriptempavgrhstriptempmaxrhstriptempminscfstriptempavgscfstriptempmaxscfstriptempminsfstriptempavgsfstriptempmaxsfstriptempminstrip20Atempstrip10Atempstrip1Ctempstrip2CtempActSheetNStatusstatuskeystatuscoderedundantwithheldwithheldreasondefectcodedefectiddefectnamedefectreasondefecttype電鍍錫生產實際邏輯模型產品質量分析變量...數據倉庫技術介紹Orderorder_id:CHAR(10)backlog:CHAR(17)apn:CHAR(4)psr_num:CHAR(11)mic_num:CHAR(6)line_num:CHAR(4)internal_grade:CHAR(8)steel_grade:CHAR(16)Processproc_id:CHAR(4)pname:CHAR(10)process_sub_group:CHAR(10)name:CHAR(10)plant_id:CHAR(10)plant_group:CHAR(10)EGSn_Productionproc_id:CHAR(4)material_id:CHAR(11)status_key:NUMBER(8)timekey:DATEorder_id:CHAR(10)original_order_id:VARCHAR2()material_tracking_id:CHAR(10)production_t_start:DATEproduction_t_end:DATEfnpr_sheet_length:NUMBER(8)Temp_Pickling_1_1:NUMBER(4)Temp_Pickling_2_1:NUMBER(4)Temp_Pickling_3_1:NUMBER(4)annl_center_speed:NUMBER(4)coating_weight_top:NUMBER(4)crpp_length_head:NUMBER(4)crpp_length_tail:NUMBER(4)ctng_weight_bottom:NUMBER(4)entry_coil_num_1:CHAR(10)entry_coil_num_2:CHAR(10)entry_coil_thick:NUMBER(4)entry_coil_weight:NUMBER(8)entry_coil_width:NUMBER(4)exit_coil_num_1:CHAR(10)exit_coil_otr_dim:NUMBER(4)exit_coil_thick:NUMBER(4)exit_coil_weight:NUMBER(8)exit_coil_width:NUMBER(4)hf_strip_temp_avg:NUMBER(3)hf_strip_temp_max:NUMBER(3)hf_strip_temp_min:NUMBER(3)n_pack_sheet:NUMBER(4)next_plant:CHAR(10)rh_strip_temp_avg:NUMBER(3)rh_strip_temp_max:NUMBER(3)rh_strip_temp_min:NUMBER(3)scf_strip_temp_avg:NUMBER(3)scf_strip_temp_max:NUMBER(3)scf_strip_temp_min:NUMBER(3)sf_strip_temp_avg:NUMBER(3)sf_strip_temp_max:NUMBER(3)sf_strip_temp_min:NUMBER(3)strip_20A_temp:NUMBER(3)strip_10A_temp:NUMBER(3)strip_1C_temp:NUMBER(3)strip_2C_temp:NUMBER(3)Act_Sheet_N:NUMBER(4)Statusstatus_key:NUMBER(8)status_code:CHAR(10)redun:CHAR(1)withheld:CHAR(1)wreason:CHAR(8)defect_code:CHAR(10)defect:CHAR(10)dname:CHAR(10)dreason:CHAR(10)dtype:CHAR(10)電鍍錫生產實際物理模型產品質量分析變量數據倉庫技術介紹EGSnSampleTestingmaterialid(FK)orderid(FK)processid(FK)productkey(FK)timekey(FK)mtrltrackingnumtesttimeavgtensilermaavgtensilermnhardnessaahardnessanhardnesscahardnesscnhardnessdahardnesswahardnesswnppibappibcppibdppibwppitappitcppitdppitwrabarabcrabdrabwrataratcratdratwrmaxbarmaxbcrmaxbdrmaxbwrmaxtarmaxtcrmaxtdrmaxtwtensileaatensileantensileaeatensileaentensileagatensileagntensiledeltaratensiledeltarntensiler0atensiler0ntensiler45atensiler45ntensiler90atensiler90ntensilereatensilerentensilerehatensilerehntensilerelatensilerelntensilermatensilermntensileyaatensileyantesttimesalloysnbcalloysnbdalloysnbwalloysntaalloysntcalloysntdalloysntwalloysnflagatcbaatcbcatcbdatcbwatctaatctcatctdatctwcapillarybacapillarybccapillarybdcapillarybwcapillarytacapillarytccapillarytdcapillarytwisvbaisvbcisvbdisvbwisvtaisvtcisvtdisvtwoilbaoilbcoilbdoilbwoiltaoiltcoiltdoiltwoxidefilmbaoxidefilmbcoxidefilmbdoxidefilmbwoxidefilmtaoxidefilmtcoxidefilmtdoxidefilmtwphgbaphgbcphgbdphgbwphgtaphgtcphgtdphgtwplvaplvcplvdplvwsamplepositinsncoatbasncoatbcsncoatbdsncoatbwsncoatflagsncoattasncoattcsncoattdsncoattwsurfacecrasurfacecrcsurfacecrdsurfacecrwtcsbatcsbctcsbdtcs