Partager l'expérience de projet en matière de traitement de données et d'entrepôt de données grâce au développement MySQL

À l’ère numérique d’aujourd’hui, les données sont généralement considérées comme la base et le capital de la prise de décision des entreprises. Cependant, le processus consistant à traiter de grandes quantités de données et à les transformer en informations fiables d’aide à la décision n’est pas facile. À l’heure actuelle, le traitement et l’entreposage des données commencent à jouer un rôle important. Cet article partagera une expérience de projet dans la mise en œuvre du traitement des données et de l'entrepôt de données via le développement MySQL.

1. Contexte du projet

Ce projet est basé sur les besoins de construction de données d'une entreprise commerciale et vise à réaliser l'agrégation, la cohérence, le nettoyage et la fiabilité des données grâce au traitement et à l'entrepôt de données. Le système de gestion de base de données implémenté cette fois est MySQL version 5.7. L'objectif de ce projet est de collecter, traiter, intégrer, standardiser et stocker des données provenant de différents systèmes pour fournir une analyse de données et une aide à la décision aux entreprises.

2. Pratique du projet

1. Conception du schéma

Commencez par concevoir le schéma, clarifiez les exigences du projet et déterminez les exigences clés telles que les sources de données, la qualité des données, le nettoyage des données, la normalisation des données et la modélisation des données. Et considérez de manière exhaustive la pile technologique de mise en œuvre, le coût et d’autres dimensions pour formuler des plans techniques et des plans de mise en œuvre.

Traitement des données, nettoyage et normalisation des données originales via des procédures stockées MySQL et des fonctions personnalisées ; importation des données traitées dans l'entrepôt de données via la modélisation des données et des outils ETL.

2. Collecte des sources de données

Collectez d'abord les données sources dans le système selon des règles prédéfinies. Ces données incluent les enregistrements de transactions de chaque système, les enregistrements de comportement des clients, etc.

3. Nettoyage des données

Nettoyez la source de données, notamment en remplissant les valeurs de données manquantes, en traitant les données anormales, etc. Effectuez un nettoyage préliminaire des données sources via des procédures stockées MySQL et des fonctions personnalisées pour améliorer la qualité des données.

4. Standardisation des données

Grâce à la structure de table de données standardisée, les données provenant de différentes sources sont fusionnées dans un format de données standardisé commun, ce qui facilite l'analyse et la gestion ultérieures.

5. Modélisation et importation

Établissez un entrepôt de données, concevez-le sur la base du modèle Star Schema et utilisez les outils ETL pour extraire, transformer et charger les données source dans l'entrepôt de données. En même temps, explorez et analysez les données requises en fonction des dimensions du rôle conçues.

6. Analyse des données et aide à la décision basée sur l'entrepôt de données

Ce projet permet une gestion ordonnée et une analyse multidimensionnelle des données en concevant un entrepôt de données. Grâce à une analyse approfondie, nous pouvons obtenir des informations sur les modèles qui se cachent derrière les données et fournir des informations d'aide à la décision pour aider les chefs d'entreprise à prendre des décisions en temps opportun.

3. Résumé

Ce projet met en œuvre le traitement des données et l'entrepôt de données via le développement MySQL, intégrant des données originales, non standard, incomplètes et incohérentes dans un entrepôt de données standard, évolutif, facile à interroger et hautement optimisé, fournissant une aide à la décision et des données. analyse pour les entreprises. La réalisation de ce projet a non seulement amélioré le niveau de gestion des données de l'entreprise, mais a également apporté un soutien solide à la prise de décision future de l'entreprise.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!