Ralph Kimball是数据仓库和商务智能领域的权威专家。作为一名最早的数据仓库架构师，他长期以来一直坚信数据仓库的设计必须遵循易于理解和快速反应的准则。他创立的维度建模方法论（或Kimball方法论）已经成为决策支持领域的金科玉律。相较于数据仓库的其他领先架构（Bill Inmon的架构），Kimball的方法被归类为自底向上的方法。
Ralph Kimball博士自1982年以来
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2023-06-07 11:27:29
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随着企业数据量的飞速增长，如何有效地管理和利用这些数据成为了一个重要的问题。软考数据仓库工程师是一种专注于构建和维护企业级数据仓库的专业人才，他们的工作涉及到数据仓库的设计、开发和管理等多个方面。本文将介绍软考数据仓库工程师的职责、技能和未来的发展趋势。
一、软考数据仓库工程师的职责
软考数据仓库工程师的主要职责是设计和构建企业级的数据仓库，包括数据的抽取、清洗、整合和存储等工作。他们需要了解
前面介绍了一些抽象建模方法和理论，可能理解起来比较困难。所以，这里举一个例子说明数据仓库建模的大概规程。一、背景介绍 熟悉社保行业的人员知道，目前我们国家的社保主要分为养老、失业、工伤、生育、医疗保险和劳动力市场这6大块主要业务领域。在这6大业务领域中，目前的状况养老和事业的系统已经基本完善，已经有一部分数据开始互联网监测。而对于工
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2023-06-06 21:47:11
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Kimball小组为采用维度方式建模数据定义了完整的技术集合；Kimball技术已经被业界所接受，成为最佳实践。一、维度建模设计过程维度建模应该是有主题专家与企业数据管理代表合作设计完成，工作有数据建模这负责，但是模型应该通过与业务代表开展一系列高级别讨论获得。
维度建模需要考虑业务需求以及协作建模阶段设计的底层数据源；按照业务过程、粒度、维度、事实声明的流程，设计组确定表名和列名、示例领域值以及
概述What（什么是数仓建模）Why（为什么要建模）How（怎么建模）维度建模与 OneData 建模流程 概述 上一篇聊到数据仓库的基本概念以及经典的建模方法的对比（ 范式建模 VS 维度建模 ），那么本篇主要阐述关于数据仓库建模的基本概念。首先得要知道什么是数据仓库建模，及为什么要数据仓库建模（有啥好处？），最后就是要怎么建模；希望可以通过本篇对数仓建模有更进一步的了解。What（什么
第一章 维度建模初步数据仓库或者商业智能首先应该考虑的是业务需求数据仓库或者商业智能的项目需要数据库管理员+商业分析师1.1数据获取与数据分析的区别数据获取：通过操作型系统记录数据，后者手工导入数据库中数据分析：对记录在操作型系统的数据进行汇总、加工，对于操作过程是否正确给予检查 1.2数仓和商业智能的目标简单快捷：数据要让业务人员一看就明白；数据结构与标识符合业务用的思维过程和词汇；
文章目录一. 建模过程概述二. 组织工作2.1 确定参与人 ，特别是业务代表们2.2 业务需求评审2.3 利用建模工具2.4 利用数据分析工具2.5 利用或建立命名规则2.6 日历和设施的协调三. 维度模型设计3.1 统一对高层气泡图的理解3.2 开发详细的维度模型3.3 模型评审与验证参考: 一. 建模过程概述 开始讨论维度建模设计工作前，必须考虑正确的人选 。最值得注意的是，我们强烈主张业
建模工具，一般企业以Erwin、powerdesigner、visio，甚至Excel等为主。PowerDesigner是Sybase的企业建模和设计解决方案，是能进行数据库设计的强大的软件，是一款开发人员常用的数据库建模工具。使用它可以分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。ERWin&nb
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2023-06-07 14:45:32
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面试题整理一、数据仓库基础1.范式建模和维度建模2.主题域划分3.数据仓库分层优点4.事实表分类5.缓慢变化维6.数据输出SLA保障7.大表JOIN大表优化二、Hive基础1.HIVE SQL优化2.Hive Join类型3.Hive Map和Reduce个数4.Hive Map和Reduce的Shuffle过程5.Hive JOIN,GROUPBY过程1.JOIN2.GROUP BY6.Hiv
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2023-06-07 13:33:44
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首先我们先查看三个问题：①什么是数据模型；②为什么需要数据模型；③如何创建数据模型；一、什么是数据模型 数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。在这里，数据模型表现的抽象的实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关
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2023-08-11 14:28:30
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数据仓库工程师面试笔试 Word ：实现步骤和代码示例
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“数据仓库工程师面试笔试 Word”。这个过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据源准备
2. 创建数据模型
3. 设计Word模板
4. 使用代码生成Word文档
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做的事情，并提供相应的代码示例。
### 步骤1：数据源准备
在开始之前，我们需要准备好数据
个人觉得维度建模是展现分析数据的首选技术，主要是基于一下两个需要同时满足的需求： （1）以商业用户可理解的方式发布数据 （2）提供高效的查询性能 维度建模并不是一种新技术，例如数据库用这种方式来简化，简单性至关重要，因为他能够确保用户方便地理解数据，以及确保应用能快速，有效的发现及发布结果 举一个例子：加入某个个业务经理描述业务为：“我们在各种各样的市场销售产品，并不断地对我们的表现进
对数据分析越来越深入，越来越发现数据标准化的重要性，再高明的数据分析技术，没有规范统一的数据仓库，也是“巧妇难为无米之炊”。遂从头再对数据仓库技术进行一边梳理。 1. 维度建模理论概要1.1 维度设计的主要流程1.1.1 选择业务过程业务过程是组织完成的操作性活动，例如：获得订单、处理保险索赔、学生课程注册或每个月每个账单的快照等。业务过程事件建立或获取性能度量，并转换成事实表中的事实。
@目录第1章 数仓分层1.1 为什么要分层1.2数据集市与数据仓库概念1.3 数仓命名规范1.3.1 表命名1.3.2 脚本命名1.3.3 表字段类型第2章 数仓理论2.1 范式理论2.1.1 范式概念2.1.2 函数依赖2.1.3 三范式区分2.2 关系建模与维度建模2.2.1 关系建模2.2.2 维度建模2.3 维度表和事实表（重点）2.3.1 维度表2.3.2 事实表2.4 维度模型分类2.
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2023-06-07 15:02:22
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数据仓库是用来分析数据并且从现有数据中发现新的价值，主要是用来预测未来的情况。数据仓库并不是解决所有问题的通用结构。它必须集中于某一问题领域，例如航空服务、顾客收益等。数据仓库也有有趣的一面，那就是数据库本身是稳定增长的。数据没有被删除，也不发生变更。我们不需要将冗余数据置于数据库之外（因为加入仓库中的数据经过了数据净化的过程，该过程检查了数据的正确性）来减少复杂性同时增强读取操作的性
文章目录大数据面试题_数据仓库篇离线数据仓库1、为什么要对数据仓库分层？2、数据建模用的哪些模型？3、你感觉数仓建设中最重要的是什么 大数据面试题_数据仓库篇离线数据仓库1、为什么要对数据仓库分层？用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因 此数据仓库会存在大量冗余的数据。如果不分层的话，如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清 洗过程，工作量巨大。通过数据分层
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2023-09-05 09:43:43
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目录1 常见的建模方法1.1. 星型模型1.2. 雪花模型2 数据分层方法2.1 调用原则3 数据仓库分层3.1 空间换时间3.2 分层的价值 1 常见的建模方法 1.1. 星型模型星型模型是一种多维的数据关系，它由一个事实表和一组维度表组成。每个维度表都有一个维作为 主键，所有这些维的主键组合成事实表的主键。强调的是对维度进行预处理
原创
2021-10-06 16:26:30
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作者：穆晨来源：https://www.cnblogs.com/muchen/p/5310732.html阅读目录前言维度建模的基本概念维度建模的三种模式实例：零售公司销售主题的维度建...
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2021-07-12 17:45:20
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w 缺少方法论 数据模型管理工具：不是DDL、excel、word 表有时间戳字段：便于今后ETL-抽取 逻辑建模使用CASE工具：如PowerDesign 逻辑模型应与之上（前）的概念模型一致 使用CASE工具由逻辑模型生成物理建模应用术语表自动生成物理模型的字段 数据建模师有效地和客户沟通，问出
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2017-06-23 22:17:00
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