本文介绍建立维度模型的通用方法。接下来的的内容覆盖了从源系统装载数据建立SSAS Cubes来展现数据到最终用户的详细内容 建立维度表虽然在不同的业务系统中表设计存在差异,但是他们通常都遵循一定的模式。一些标准方法在建立高性能数据仓库上是通用的。 使用代理键   在数据仓库中每个维度表都有一个代理键来单独标示一行维度记录。在SQLServer中,使用的是自
前言随着大数据技术的不断更新和迭代,数据管理工具得到了飞速的发展,相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库数据湖、数据中台等,这些概念特别容易混淆,本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析,便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。 一数据仓库数据仓库平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。图1.数据仓库发展阶段
# 构建Inmon数据仓库:新手指南 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能帮助你了解如何构建一个Inmon风格的数据仓库Inmon数据仓库是一种以数据为中心的设计方法,它强调数据的整合和清洗,以便于分析和报告。下面,我将详细介绍构建Inmon数据仓库的步骤,以及每一步所需的代码和解释。 ## 构建流程 首先,让我们通过一个表格来概述整个构建流程: | 步骤 | 描述 | | --- |
原创 2024-07-17 09:30:38
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 在数据仓库领域,有两位大师,一位是“数据仓库”之父 Bill Inmon,一位是数据仓库权威专家 Ralph Kimball。,Inmon的《数据仓库》及Kimball的《数仓工具箱》代表了两种不同的数仓建设模式。而这两种架构模式支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展。今天我们就来聊下这两种建模方式——(1.)Inmon 的三范式(以下统称3NF)建模(2.)基于Kimball的星型
转载 2024-02-04 21:31:38
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DW 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。它是单个数据存储,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。EDW 企业数据仓库数据仓库(DW)概念的创始人W. H.Inmon数据仓库下了这样的定义:“数据仓库是一个
转载 2023-07-14 21:48:45
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目录前言使用情景如何来范式建模使用的效果小结  前言 上篇讲述了一些抽象的概念模型和逻辑模型设计的东西,接下来就该讲述如何来一步一步的利用Inmon和Kimball数据仓库的理论来建设数据仓库的模型,主要分几块吧,一个是范式建模,然后是维度建模(分几篇总结),最后是因地制宜,按照自己的平台来考虑如何综合的考虑Inmon和Kimball数据仓库的理论的应用。Inmon
转载 2023-10-27 08:46:18
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作者:数据一哥全文共 2010个字,建议阅读需 5 分钟什么是实时数仓数据仓库大家非常熟悉,在1991年出版的“Building the Data Warehouse”,数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念,数据仓库是一个面向主题的,集成的,相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。实时数仓主要是为了解决传统数仓数据时效性低的问题,实时数仓通常会用
       对于数据仓库体系结构的最佳问题,始终存在许多不同的看法,甚至有人把Inmon和Kimball之争称之为数据仓库界的“宗教战争”,那么本文就通过对两位提倡的数据仓库体系和市场流行的另一种体系做简单描述和比较,不是为了下定义那个好,那个不好,而是让初学者更明白两位数据仓库鼻祖对数据仓库体系的见解而已。     &nbs
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步根据自己的理解与实际项目经验,说说ODS与EDW的异同。如果有不对的地方,欢迎大家批评指正。维基百科对于ODS的定义为"An operational data store (or “ODS”) is a database designed
大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧,最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》,但也是人家kimball以前经典文章的合集。 关系建模又叫ER建模,是数据仓库之父Inmon推崇的,其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法,用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构,在范式理论上符合3NF,其是站在企业角度进行面向主题的抽象,而不是针对某个具体业务
一. 引言1991年Bill Inmon出版的《Building the Data Warehouse》一书中正式提出了数据仓库的概念,Inmon也被人成为数据仓库之父。从本质上说,数据仓库是一种从操作型系统到决策支持环境的数据流架构模型。这定义看上去有些抽象,解释起来还要从数据库说起。数据库是在信息化初期,给业务使用的记录和处理数据的工具。数据从纸质文件数字化后在数据库中处理和存储。随着信息化发
转载 2023-10-11 17:16:31
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一、简介 1.1 历史 搞数据仓库这么久,实践中发现首先搭建数据集市,还是清洗数据之后,直接进入数据立方体(形成维度表和实施表)形成核心数据仓库层,是个选择题... 随后发现这其实涉及到了数据仓库的历史问题,是采用Inmon建模还是采用Kimball建模?甚至有人称之为数据仓库界的宗教之争。下面我说
原创 2021-08-24 16:03:00
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Inmon数据仓库采用自上而下的方法。它将数据仓库定义为整个企业级的集中存储。数据仓库存放着最低的详细级别的原子
原创 精选 2023-03-20 10:26:29
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全文共 5676个字,建议阅读 10 分钟本文主要讨论数据仓库的构建方法论,包括数据仓库的价值、选型、构建思路。随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升,大型企业需要构建企业级的数据仓库数据湖)来快速支撑业务的数据化需求,与传统的数据库构建不通,数据仓库即是OLAP场景,偏于历史数据的存储/分析,用冗余存储换取数据价值。01 数据仓库数据库的区别所有的应用系统都会涉及到
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用M
Graph Cube: On Warehousing and OLAP Multidimensional Networks研究背景  数据仓库是一种为企业进行决策制定的工具。区别于数据库,数据仓库的主要功能并非保存数据,而是为数据分析师,战略制定者获取有价值信息提供服务的。   如上图所示,数据仓库的基本模型是数据立方体(Cube),数据立方体由多个方体(Cuboid)组成。每个方体可以表示为一张
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Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。维度建模方法。这一方法是Kimball最先提出的,其最简单的描述就是按照事实表、维度表来构建数据仓库数据集市。在维度建模方法体系中,维度是描述事实的角度,如日期、客户、供应商等,事
转载 2024-02-29 07:42:06
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什么是数据仓库?1. 百度百科如是说:2. 个人理解:数据仓库是支撑整个公司业务的大型数据集合,包含数据的存储、建模、处理等过程。数据仓库建设的几个重要步骤:      建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数
步骤 1)收集和分析业务需求 2)建立数据模型和数据仓库的物理设计 3)定义数据源 4)选择数据仓库技术和平台 5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据数据仓库 6)选择访问和报表工具 7)选择数据库连接软件 8)选择数据分析和数据展示软件 9)更新数据仓库数据转换工具 1)数据转换工具要能从各种不同的数据源中读取数据。 2)支持平面文件、索引文件、和legacyDBMS。 3)能以不同类型数
转载 2023-09-14 13:28:51
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数据仓库不是什么高深的技术,但却是一套高深的方法论 来自度娘的词条:数据仓库是面向主题的,集成的,不可更新的,反映历史变化的,非规范化的,用以对数据进行重组织,重存储,用于支持管理决策 白话一下我对上面的几个词的理解,若理解有误,欢迎拍砖: 面向主题: 经典数仓理论"主题"是一个比较抽象概念:指的是数据应用逻辑关注点,如关注销售,就是销售主题,关注用户行为:就是用户行为主题.然后基于这些主题进行建
转载 2024-01-02 21:43:10
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