**一、项目背景与目标**随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对实时数据的需求日益增长。构建高效、稳定、安全的企业实时数据中心已成为提升企业竞争力的关键所在。本项目旨在通过顶层规划设计，建立一个集数据平台、数据仓库、数字驾驶舱于一体的实时数据中心，为企业提供全面的数据支持和决策依据。**二、需求分析**通过对企业业务需求和数据特性的深入调研，本项目需满足以下核心需求：实时数据采集与处
数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。一、 &nbs
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2023-10-20 10:56:37
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数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？这里就需要有良好的数据分区和数据模型，那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍，本节将介绍如何进行数据模型的设计。1、各数据分区的模型设计思路：&n
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2023-10-16 10:01:12
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数据仓库模型设计方法 在我们以前的文章中，我们必须学习数据仓库对象 ， 各种数据仓库模式和数据仓库基础知识 。 现在，我们该了解如何构建或设计数据仓库。 可以按照以下任何一种方法来设计或构建数据仓库。 这些方法尤其被称为： 自上而下的方法 自下而上的方法 这些方法由数据仓库的两个承担者Ralph Kimball和Bill Inmon定义 。 自上而下的方法 Bill Inmon提出了这
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2023-09-14 18:37:56
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2.数据仓库架构2.1.数据设计方法数据仓库建立之前，就必须考虑其实现方法，通常有自顶向下、自底向上和两者结合进行的这样三种实现方案。2.1.1.自顶向下实现自顶向下的实现需要在项目开始时完成更多计划和设计工作，这就需要涉及参与数据仓库实现的每个工作组、部门或业务线中的人员。要使用的数据源、安全性、数据结构、数据质量、数据标准和整个数据模型的有关决策一般需要在真正的实现开始之前就完成。2.1.2.
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2023-08-10 13:22:12
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数据仓库模型几大类数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。很多模型的设计都在同构化，而且在工作中也不是单独地用一种模型，会根据业务场景做出各种取舍。 一、范式模型范式模型也叫ER模型、实体模型。范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据库的模型设计中目前一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系具有以下三个条
原创
2020-08-28 14:10:00
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（注意：本文参考的是Inmon的著作，因此主要介绍数据仓库设计的Inmon方法，即关系模型；关于维度模型，即Kimball方法可以参考本系列（二）（五）（六）等）建数据仓库主要包括两部分工作：与操作型系统接口的设计和数据仓库本身的设计。此处用“设计”一词并不准确，在数据仓库之三中我们提到数据仓库是在启发方式下建造的，即螺旋式的开发过程：首先载入一部分数据供DSS分析员使用，然后根据反馈修改数据或添
数据仓库设计要点联机处理OLTP联机事务处理OLAP联机分析处理数据仓库功能应用场景特点面向主题数据集成非易失性/稳定性时变性/动态性核心流程ETL数据采集阶段过滤转换补全数据存储阶段分层建模指标设计常见指标其它指标维度设计常见维度下钻与上卷渐变维度建模ER模型ER模型建模流程维度模型维度模型建模流程维度表——雪花模型维度表——星型维度表——星座模型事实表的分类事实指标值的分类分层设计基本架构常
一、数据仓库实施流程： 梳理指标体系： 根据公司实际指标体系，简单的做下总结确定数据来源 如哪些业务系统，订单、商品、库存、供应商、合作商、采购、营建、资产、运营等系统。确定各系统的数据体系 如现制商品数、外购商品数、等效商品数、客均商品数、响应时长、超时时长、外送时长、准时率等。数据域划分 如用户域（用户注册、用户消费、用户留存）、流量域（用户下载、用户启动、用户使用（页面访问、下单、分享、点击
数据仓库设计方案一.概述 数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血缘追踪 由于最终给
文章目录关系数据模型关系数据模型中的结构关系完整性规范化关系数据模型与数据仓库维度数据模型维度数据模型建模过程维度规范化维度数据模型的特点星型模式雪花模式Data Vault模型Data Vault模型Data Vault模型的组成部分1．中心表2．链接表3．附属表Data Vault模型的特点Data Vault模型的构建1．设计中心表2．设计链接表3．设计附属表4．设计必要的PIT表建立Da
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2023-09-04 08:41:28
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一、数仓为什么要分层？ 合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。二、通用分层设计思路 ODS:操作型数据(Operational Data Store)，指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作
在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。目前来说，市场上主流的数据建模，主要是四种类型：维度模型、范式模型、Data Vault模型，以及Anchor模型。1、维度模型维度模型在互联网行业领域当中，是有着广阔的应用的。维度建模
逻辑建模能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图。 数据仓库逻辑建模的内容主要有： 1.分析主题域 在概念模型设计中，我们确定了几个基本的主题域，但是，数据仓库的设计方法是一个逐步求精的过程，在进行设计时，一般是一次一个主题或一次若干个主题地逐步完成的。所以，我们
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2023-09-17 12:24:15
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# 数据仓库权限管控设计方案
在当今数据驱动的时代，确保数据安全和隐私越来越重要。数据仓库的权限管控设计方案能帮助企业有效管理数据访问权限。本文将指导你如何实现这一方案，具体流程和代码示例，并使用视觉工具如状态图和关系图，使概念更加形象化。
## 流程概述
下面的表格展示了构建数据仓库权限管控设计方案的基本步骤：
| 步骤 | 描述
普遍采用的数据库计划模型有两种：关系型和多维型。在数据仓库的计划方法中关系模型是“Inmon”方法，多维模型是“Kimball”方法。在建立数据仓库过程中，对于数据库计划而言，建立关系型数据库是最好的长期的方法；多维模型利于短期数据仓库，但这类方法适用的数据仓库的范围无限。 1 关系模型 &nb
问题导读：1、数据仓库的总体架构是怎样的？ 2、如何进行数据采集？ 3、数据是如何进行加工和处理的？1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。根据专家系统数据仓
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2023-08-16 04:07:02
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数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是根据业务的应用和需要来划分的，是用来达到数据与业务紧耦合的目的。2，逻辑模型对概念模型中的主题进
以下为数仓建设知识积累：一、数据仓库建设流程数据驱动+应用驱动模式相结合，保证数据模型具有良好的稳定性与可扩展性： 三、模型设计方法1、设计规范（1）需求规范规范化需求提出途径、留档存底、避免重复提出（2）设计过程规范化需求分析过程，设计过程，避免遗漏事项造成不利影响（3）模型命名统一模型命名，风格统一，便于管理、维护及使用（4）字段命名统一字段命名，实体属性规范化，整洁干练
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2023-08-13 19:20:32
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1 引言
数据仓库的概念一经出现，就首先被用于金融、电信、保险等主要的传统数据处理密集型行业。数据仓库将分布在企业网络中不同信息岛上的业务数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中，利用这种集成信息，可方便用户对信息的访问，更可使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析，研究事务发展走势。
2 数据仓库技术
2.1 传统数据库与数据仓库技术分析
