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行细化，定
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2024-01-22 13:50:53
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一，什么是维度建模
kimball推出维度建模。
按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）
维度建模法的缺点也是非常明显的，
1 由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义
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2023-11-26 14:07:31
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数据仓库的建模目标1.访问性能能够快速查询所需要的数据，减少数据I/O。2.数据成本减少不必要的数据冗余，实现计算结构复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。3.使用效率改善用户应用体验，提高使用数据的效率 在图书管里面一个很好的图书的索引，就能提高用户的使用效率，就可以准确快速的 定位到想看的数据，想看的书，想看的数据的类别4.数据质量改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，
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2023-09-05 10:30:22
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“设计”——暗含了可以预先对组成单元进行规划的意思，“兵马未动，粮草先行”体现了前人在规划事情的聪明才智。但是数据仓库的需求只有在已经装载了部分数据并开始使用的时候才能弄清楚，因此，过去很有效的设计方法在设计数据仓库时并不能满足需要。数据仓库是在启发方式下建造的，过程中后一个阶段开发完全依赖于上一个阶段获得的结果。下面对设计数据仓库的几个主要过程进行分享。设计师的手稿1.从操作型数据开始什么是操作
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2023-08-12 21:30:36
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数据仓库建设流程及概念（学习记录）该文章为自己学习整理总结内容有不正之处请谅解 文章目录数据仓库建设流程及概念（学习记录）第一章：数据仓库概述1.1 数据仓库概念1.2 数据仓库核心架构1.2.1 框架架构明细第2章 数据仓库建模概述2.1 数据仓库建模的意义2.2 数据仓库建模方法论2.2.1 ER模型2.2.2 维度模型第3章 维度建模理论之事实表3.1 事实表概述3.1.1 事实表特点3.1
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2023-09-28 22:46:49
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1、数据仓库与数据库数据仓库是数据库概念的升级，和数据库相比，数据仓库要比数据库更加庞大；数据仓库主要用于分析数据，数据库主要用于捕获数据；数据仓库主要存储历史数据，数据库存储在线交易数据；数据仓库的基本元素是维度表，数据库的基本元素是事实表。数据仓库的组成部分包括数据抽取工具、数据库、信息发布系统、数据仓库管理、元数据、数据集市、访问工具。数据仓库的数据建模分为四个阶段，分别是业务建模、领域概念
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2024-01-13 14:29:09
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文件中表示，本意向函项目为定制批发型数据中心经营模式中的终端客户直销模式，系公司既有经营模式，不涉及新业务模式。此次需求意向函涉及数据中心项目自开工之日起18个月内交付。但相关项目的开工日期并未确定，结算模式也未明确，“上述意向项目完成并投入运营后，在运营期限内，若采用结算模式一，数据中心服务费总金额约为人民币40.44亿元；若采用结算模式二，数据中心服务费总金额约为人民币82.80 亿元。”对于
贴源层 数仓层 标签层 应用层
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2023-07-30 12:44:10
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# 数据仓库建设指南
建立一个数据仓库是一个复杂但有条理的过程，特别是对于刚刚入行的小白。我将帮助你了解整个流程并提供必要的代码示例。以下是数据仓库建设的一般步骤：
## 数据仓库建设流程
以下表格概述了数据仓库建设的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------------|
|
原创
2024-09-06 04:16:33
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作为数据整合及处理的核心──数据仓库，既承担着与保险核心系统及其他各个业务系统的数据ETL功能，又承担着整合数据、分析挖掘数据等重要的数据处理功能，在当下时效性要求越来越高、数据需求变化越来越快、数据容量越来越庞大的多变形式下，传统的数据仓库技术架构已经无法满足新的需求，迫切需要新一代的数据仓库解决方案。从保险企业的客观实际出发，结合保险行业当前的经营战略的需求，基于完整合理的保险公司IT系统整体
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2023-08-10 13:22:40
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8.1 什么是数据仓库 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业级所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制 数据仓库能干什么？ 1、年度销售目标的指定，需要根据以往的历史报表进行决策
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2023-10-05 10:04:56
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Inmon企业级数据仓库关键字：范式建模数仓：Inmon企业级数据仓库是一个细节数据的集成资源库。数据在物理存储层面满足第三范式设计规范，数据以最低粒度存储。数据集市：在企业级数仓的基础上，建立部门级数据集市。数据进入数据集市时，进行了一定程度的聚合，方便多维数据分析。数据应用：上层报表、BI、数据分析应用均取自数据集市的数据。而不是直接查询数据仓库，数据仓库粒度低，直接关
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2023-09-02 13:18:23
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前言 ： 由于环境因素，得跳槽了，所以写点纪念性的东西，以下为之一。
数据仓库的建设是一个巨大的工程，按照仓库的理论思想和我自己实际的仓库建设过程，我觉得数据仓库最好分为六层的设计思想来构建和实施：
一 ，源数据层
源数据层的目的是为数据仓库提供数据来源，它的数据来自于仓库外部，如
原创
2011-01-02 00:44:00
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原创
2021-12-14 11:20:10
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# 数据仓库建设方案
## 导言
在现代信息社会中，数据的规模和复杂性不断增加，企业需要有效地存储、管理和分析大量的数据以支持业务决策。数据仓库作为一种集成、整理和存储数据的解决方案，被越来越多的企业所使用。本文将介绍数据仓库建设的基本概念和步骤，并提供一个代码示例来说明数据仓库的实现过程。
## 数据仓库的基本概念
数据仓库是一个用于存储企业数据的集成平台，它从多个源系统中提取数据，并将
原创
2023-09-02 13:12:04
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在如今数据驱动的时代，建设一个高效、灵活、可扩展的数据仓库是企业数据管理的核心任务之一。数据仓库不仅能助力企业进行数据分析，还能有效支持决策制定。但在实际的建设过程中，我们往往会面临各种规范性的问题。下面就分享一个关于“数据仓库建设规范”问题的完整解决方案，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始构建数据仓库之前，我们需要确保软硬件环境的准备妥当
1、模型设计： Bill Inmon 提出的范式建模方法，又叫 ER 建模，主张站在企业角度自上而下进行数据模型构建 Ralph Kimball 大师倡导的维度建模方法，主张从业务需求出发自下而上构建数据模型2、我们当前数据仓库采取了「以需求驱动为主、数据驱动为辅」的混合模型设计方式，来根据不同的数据层次选择模型 面向主题：采
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2023-08-10 13:17:29
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数据仓库理论是指导实践的基石，所以先过一遍理论可以为未来操作提供良好的基础。什么是数据仓库（what）构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持。说白了就是存放很多按主题分类且不常变动数据的地方，这些数据主要有几个特征分别是面向主题，集成的，相对稳定的，反映历史变化的。数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓
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2023-11-27 14:09:36
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原创
2021-12-14 11:52:20
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在当今数据驱动的商业环境中，建设高效的数据仓库至关重要。数据仓库是组织和存储大量数据，以支持分析和报告的集成系统。如今，许多企业面对的挑战是如何设计与实现数据仓库，以满足其独特的业务需求。本文将全面探讨“如何建设数据仓库”的问题，分析从错误现象到解决方案的整个过程。
### 错误现象
在建设数据仓库的过程中，许多团队发现系统数据显示异常，或者查询性能极其缓慢。以下是一些常见的错误日志分析：
