之前其实已经有一篇关于oracle培训的记录，本文是更加详细的总结培训的内容，上一篇更侧重于培训的经过。
ADW介绍
ADW是Autonomous Data
Warehouse的缩写，译为自治数据仓库。对于ADW的理解，主要分为“自治”和“数据仓库”两个概念。
数据仓库
数据仓库(简称为数仓)是一个很耳熟能详的概念了,我摘录了一些百度相关词条：
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数据仓库，英文名称Data
Warehouse，简写为DW。数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建，对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 -
数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。
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ETL：英文全称是 Extract-Transform-Load
的缩写，用来描述将数据从来源迁移到目标的几个过程，包括：
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Extract**，**数据抽取，也就是把数据从数据源读出来。
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Transform**，**数据转换，把原始数据转换成期望的格式和维度。如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。
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Load**，**数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。
自治
Oracle在数据仓库前面加了自治用以区分于传统数仓，因此自治我认为就是Oracle数仓的“卖点”或者说是特色，这是其有别与其他传统数仓的地方。那么，具体ADW有哪些特别的地方：
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ADW不仅仅是一个单一的服务，基于Oracle
Cloud的相关技术基础支持，ADW可以实现完善的ETL流程，达到数据仓库输入输出一条龙服务。得益于Oracle云计算服务，ADW的可用性，安全性都得到了一定的保障，也缩小了一定的运营成本，节省了劳动力。除此以外，ADW的数据导入方便，有一定扩展性，很适应于当下流行的敏捷开发。 -
ADW广泛适用SasS、PaaS和IaaS。
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ADW可以通过Oracle
Cloud中的OAC进行分析，也可以通过其他第三方工具进行分析，不强依赖于OAC。 -
数据导入多样性，支持各种数据迁移方式：
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OAC学习网站
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oracle文档网站
OAC介绍
OAC是Oracle AnalyticsCloud的缩写，译为Oracle分析云。OAC的主要功能是将海量数据以不同的维度绘制成数据图表，方便开发人员分析数据，做出符合于业务需求的分析结果。
根据Oracle杭州培训讲师张华先生原话，OAC是一个轻建模，重业务的工具，本质上OAC还是以业务为导向进行设计的（OAC数据导入后会自动以列名进行关联建模）。
OAC的数据源具有多样性，可以从Oracle Cloud的ADW导入，也可以从本地或其他的第三方数据源进行导入，不强依赖于ADW。
使用流程
本节将展示ADW和OAC粗略的使用步骤，详细使用步骤参考文末提供的网站。
总述
创建ADWC（Autonomous Data Warehouse Cloud）实例，通过各种方式导入数据进入ADWC。
创建OAC实例。在OAC实例中创建连接，创建数据集（可以从ADW进行导入），创建项目进行分析。
ADW使用
创建ADWC实例
登录Oracle控制台，选择Autonomous Data Warehouse，点击Create Autonomous Date Warehouse，按照流程创建ADWC实例。
连接ADWC实例
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这里通过sql developer连接ADWC。
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接着1.2.1中创建的ADWC实例，选择Service
console，在页面上点击Administration，点击Download Client
Credentials下载wallet文件（无需解压） -
打开sql developer，连接创建的ADWC（需选择wallet文件进行安全验证）
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选择数据模式，共有三种，具体区别如图：
加载数据
新建表（可以通过语句的方式），点击导入数据，这里有两种方式：
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从本地文件导入数据
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从Oracle对象存储导入数据
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上传文件至Oracle对象存储中
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使用PL/SQL包DBMS_CLOUD加载数据
- 排除数据故障，格式错误，进行数据加载
外部数据查询导入
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不导入数据，直接查询外部数据（从Oracle对象存储中）
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从Oracle对象存储中导入数据。（与1.2.3中不同的是，这里选择新建表，直接从Oracle对象存储中新建表并导入数据，无需提前准备表结构）
OAC使用
创建OAC实例
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点击网页上“我的仪表盘”
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选择“分析”，按流程创建一个OAC实例
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导入连接和数据集
这里以从ADW导入为例，导入其他连接和数据在网页上选择ADW的地方可以选择。
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创建连接。点击创建，点击连接，选择ADW，输入相关信息
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创建数据集。点击创建，点击数据集，选择上一步创建的连接
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修改导入数据的类型（属性/度量）方便后续不同维度展示数据
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点击项目按钮，点击创建项目，选择第3步创建的数据集
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导入多个数据集时，OAC会自动按照列名进行建模（需注意，事实表需要最先导入），按照需求自行修改建模
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按照需求选择合适的图例与维度生成数据报表，进行数据分析。
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OAC允许导出到本地.dvd文件通过DVD桌面版进行本地编辑。一般来讲，本地的编辑和速度拉取会很慢，在我的感受中推荐使用线上OAC进行编辑。
数据分析思路与方式
通过1.2和1.3，我们已经通过ADW+OAC的方式创建了我们的数仓，这就好了数据分析的前期准备，接下来讨论下分析数据的方式与思路。
思路
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正如前文所说，OAC的设计是重业务的，首先应该考虑我们的业务需求，我们应该要分析什么，找一个切入点，提出一些问题与假设。
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在第1步的基础上，我们已经拥有一些假设。我们通过OAC选择合适的图例与度量角度，绘制数据图表来先筛掉一些不正确的假设。
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在第2步的基础上，我们已经拥有一些正确或可能正确的假设，我们需要进一步的细分与考量，绘制出更多度量方式的数据图表进行确定与分析。
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完成了前3步后，我们会拥有大量的数据图表，这就是我们的分析过程，最终会有分析结论，我们将这些过程与结论整理归纳，最终这就完成了数据分析。
小例子
这里我们以Oracle培训中的一个小实验场景进行说明：一家饭店随着月份销售额开始逐步下降,于是开始分析原因:
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猜想可能和商圈，店面，天气有关系。因此，我们首先以商圈，门店，销售额，月份为维度生成数据图表。
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在生成的数据图表中，我们不能直观感受到销售额下降与商圈店面有关系，因此排除进和商圈，店面有关系的可能。
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验证我们的第二个猜想，会不会和天气有关？因此我们以PM2.5，销售额，月份为维度生成数据图表，从图表中我们可以直观感受到随着每月PM2.5的增加，销售额也逐步下降。
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初步证实了我们的猜想，进一步细分我们的猜想：
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销售额的来源分为外卖和堂食
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外卖和堂食每份价格不一样，一般堂食会比外卖贵一些，所以认为用销售量更加清楚
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在第4步的基础上，我们将我们的细分的猜想绘制成数据图表。
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读表，我们发现随着PM2.5的增加，外卖的销售量显著增加，但堂食的销量显著降低；尽管外卖销量增加，但外卖增加的销售额不能后弥补堂食降低的销量对应的销售额。
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最终确认了我们的猜想，天气影响了销售额，具体表现在PM2.5的增加导致了堂食的销量减少，对于外卖而言，销量增加
心得与总结
这是我第一次接触大数据相关的东西，也是第一次实际感受数仓的实际使用，对我而言是新鲜又有趣。我觉得有两点最让我感到惊艳。
第一点是数仓的建立。在这次培训之前，公司内部的技术交流会也曾讨论过数仓，当时第一感觉就是数仓的建立原来是那么繁琐漫长的事情。通过这次ADW的使用培训，我看到ADW的数据导入显得更为优雅，支持各种各样的数据格式，支持各种各样的数据源渠道，支持各种各样的数据导入方式，着实为数仓的建立剩下不少时间。
第二点是OAC的使用。将数据用数据图表的方式去呈现，确实比看枯燥的数据，关心复杂的结构关系来的更加有趣直观。不过，在实际的感受中，我发现在这个流程中，数仓建立与图表绘制本身不是一件很难的事，用数据分析创造出有价值的分析结果，能够服务于业务需求这是一件需要用心设计的事。
本文链接：https://my.lmcjl.com/post/12016.html
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