# 数据仓库 Kimball 实现指南
## 一、流程概述
在实现数据仓库 Kimball 的过程中，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | --- |
| 1 | 确定业务需求和数据来源 |
| 2 | 设计维度模型 |
| 3 | 设计事实表 |
| 4 | 设计ETL流程 |
| 5 | 建立数据仓库 |
| 6 | 部署OLAP工具 |
## 二、详细步
原创
2024-03-13 06:02:10
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
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2024-02-05 08:56:59
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数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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2023-11-06 13:29:59
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Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式Inmon和Kimball是数据仓库领域伟大的开拓者，他们均多年从事数据仓库的研究，Inmon还被称为“数据仓库之父”。Inmon的《数据仓库》和Kimball的《数据仓库工具箱》都是此领域的经典之作。后来人把这两人的
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2023-06-19 11:23:07
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1.概述 Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库方法论，分别由 Ralph Kimbal大神 和 Bill Inmon大神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使用两种开发模式。本文将详细介绍 Kimball 和 Inmon 理论在实际数据仓库建设中的应用与对比,通过数据仓库理论武装数据仓库实践。
2.什么是Kimball2.1 概念K
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2023-12-08 14:59:58
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今天遇到一个数仓工程师经常会遇到的一个棘手问题，就是要提取一个供应商从2007到2017年来销售的数据明细，本来从现有的数据作业关系架构图中很容易取出这些数据，但是第一数据跨度太长，这种非原始数据底层只存了近5年的数；第二如果冲底层重新生成数据，由于供应商数据不是直接从底层处理而来，有好几个前置作业，我必须了解前置作业10年前数据处理逻辑是什么样子（对于我这种工作不满10年的完全是一场灾难），只能
首先，我们看到几种“设计”的基本思路：自顶向下，自底向上，混合方法和联邦方法。Ralph Kimball和Inmon都是“数据仓库”的首创者，但在数据仓库的设计和机构上却很不相同。Inmon支持“独立数据集市机构”，而Kimball支持“数据仓库总线结构”。 一、自顶向下的“独立数据集市机构”Bill Inmon主张不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中，用
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2023-08-13 09:44:35
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数据仓库，简称数仓，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。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。 我简单的做一个比喻，数据仓库就是可以理解就是一
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2023-09-04 20:22:48
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（注意：本文介绍的是数据仓库设计的Kimball方法，即多维模型；关系模型，即Inmon方法参见（四））1. OLAP（联机分析处理）与OLTP（联机事务处理）主要区别用户和系统的面向性：OLTP面向事务，日常操作；OLAP面向分析，用于决策支持。数据内容：OLTP当前数据；OLAP历史数据数据库设计：OLTP使用ER图、面向应用；OLAP使用星形模式或雪花，面向主题。视图：OLTP是详细的，一般
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2023-11-16 11:23:42
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ODS（英语：Operational Data Store)是一种数据架构或数据库设计的概念，出现原因是来自于当需要集成来自多个系统的数据，结果又要给一或多个系统使用时。
一、概念 ODS (Operational Da
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2023-08-15 23:12:21
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这两天接触到ODS，开始很纳闷，有了DW(Data Warehouse)干嘛还要ODS(Operational Data Store)，于是不查不知道，一查吓一跳，这里面还有这么多道道，这里总结一下，当作学习了。 简单说：DW数据仓库存储是一个面向主题的，反映历史变化数据，用于支撑管理决策。ODS操作型数据存储，存储的是当前的数据情况，给使用者提供当前的状态，提供即时性的、操
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2023-11-06 14:41:49
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ods数据仓库 dama kimball 是一个在现代企业数据管理中至关重要的系统，特别是在处理操作数据存储（ODS）和数据仓库（DW）方面。通过 Dama Kimball 的方法，我们可以高效地整合和分析数据，以支持其他决策和业务流程。在这篇博文中，我将详细记录解决“ods数据仓库 dama kimball”问题的过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和版本管理等环节。
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# 构建Kimball数据仓库工具箱
## 介绍
在构建数据仓库时，Kimball方法是一种常用的方法论。为了更高效地实施Kimball数据仓库，我们可以使用工具箱，这个工具箱提供了一系列的工具和技术，帮助我们管理和维护数据仓库。本文将指导您如何实现Kimball数据仓库工具箱的构建。
## 流程概述
下面是实现Kimball数据仓库工具箱的一般流程概述：
步骤 | 描述
--- | ---
原创
2023-09-29 07:30:41
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BI-CUBEBI-Cube概念图解基本概念sql中的cube用法帆软实现cube用法powerBI实现cube用法 BI-Cube概念Cube是指全称是多维立方体，就是在不同位置存放数据的立方体，主要是用于支持联机分析应用（OLAP）。 Cube的使用就是在处理数据时，把所需要的数据进行打包，尤其针对要处理的数据很大的时候，比如FineBI的FineCube，可以避免建模，数据处理起来会很快
# 了解Kimball数据仓库工具箱
在数据分析和挖掘的领域中，数据仓库是一种能够支持快速查询和分析的系统。Kimball数据仓库工具箱是数据仓库设计和构建的经典方法论之一。由Ralph Kimball提出的这套框架鼓励以用户为中心的设计。接下来，我们将深入探讨这一工具箱的核心概念，并通过示例代码和图示来展示其应用。
## Kimball方法论概述
Kimball方法论主要包含以下几个核心思
原创
2024-10-22 05:01:59
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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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IBM、、、CA、NCR、、Microsoft
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2023-08-25 18:17:41
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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
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2023-03-20 10:26:29
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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
