近年来，随着智能电子产品的不断发展和普及，产品更新换代的速度越来越快，而且客户订单数量少，品种多，订单交货期短，导致库存的压力越来越大，进一步降低了电子企业的利润收益。为了对库存进行精细化管理，电子企业开始引入WMS仓储管理系统解决方案，借助仓储条码管理系统，解决现有库存问题，确保库存准确、不积压，提升库存周转率。电子企业库存管理痛点1、电子产品材料型号规格多，难区分、不易找，以致不少产品堆积在角
数据仓库解决什么问题 文章目录数据仓库解决什么问题前言问题操作型数据库和信息型数据库数据仓库的作用数据仓库的用户小结公众号参考 前言在准备学习一项新的技术时，我觉得首先应该先整理清楚：这项技术是干什么用的？解决什么问题？在什么场景下去使用？给谁用的？为什么要用它？其核心其实都是一个问题，这项技术或者产品它的定位是什么？做数据仓库这块也有一两年了，回想起来，刚开始确实想法也是挺简单的：工作要用，学起
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2023-08-07 17:35:12
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简介业务环境是在快速变化的，而业务数据的类型也是如此。一个成功的数据仓库解决方案的基础就是灵活的设计，这种设计可以适应不断变化的业务数据。数据仓库的架构和仓库数据的建模是仓库设计中的核心过程。数据仓库的架构当使用数据模型捕获业务需求时，您就已经完成了数据仓库设计中的部分工作。然而，正式的数据仓库设计应该从数据仓库的架构开始。仓库架构是基于一些因素所做的关键决策，这些因素包括当前基础设施、业务环境、
最近有朋友在问，数据仓库开发的难点有哪些？
做了几年的数据仓库，谈数据仓库数据库厂商越来越多，NCR/DWA等，都能解决这些问题。我觉得数据仓库最难的是了解业务及对业务的敏感性，怎么让你的项目产生价值，我觉得你既然选择了数据仓库，你就不能把你当成一个100%技术人员，你应该是个2分开的人，或技术更少，数据仓库的应用和推广才是数据仓库的价值所在。
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精选
2008-04-21 21:55:00
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最近有朋友在问，数据仓库开发的难点有哪些？做了几年的数据仓库，谈数据仓库技术难点，我个人觉得没有，什么大数据量查询及处理，数据仓库ETL过程，这些都不是难点，问题是有没有想到的问题，就拿大数据量处理来说，现在的分布式数据库厂商越来越多，NCR/DWA等
原创
2021-08-07 15:13:41
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数据仓库的数据来自于多个数据源，所以数据的一致性很难得到保证，既然没有绝对的准确，那么就需要制定一个标准 字串1一、 数据质量和清洗
字串4
ETL是数据仓库的最重要的基础，良好的ETL从业务系统中抽取数据，转换数据质量，保证数据一致性，这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起，最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。
字串6
数据
在进行数据分析的时候，我们总会遇到一些名词，比如数据仓库。数据仓库是数据分析中一个比较重要的东西，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。下面就说一下数据分析中的数据仓库。 对数据分析的理解大家应该都是比较熟悉的，数据分析的流程有很多，首先需要进行对业务的理解，然后就是对数据的理解，挖掘数
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2024-01-04 05:53:04
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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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# 数据仓库建设的难点和技术路线
数据仓库是一个组织中非常重要的组成部分，它允许我们在大规模数据中进行有效的存储、管理和分析，但构建数据仓库并不是一件轻而易举的事情。本文将探讨数据仓库建设中遇到的难点以及相应的技术路线，并通过代码示例帮助大家更好地理解相关概念。
## 数据仓库建设的难点
在构建数据仓库时，我们通常会遇到以下几个主要难点：
1. **数据源的多样性和异构性**：现代企业使用
讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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1.大数据是什么？特点大数据：是一种规模非常大的，在分析、管理、存储和获取等方面都超出了传统的数据库软件所具有的功能处理范围的巨大数据的调集。特征4V：①海量的数据规模（Volume）②数据类型多种多样（Variety）③快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）④巨大的数据价值（Value）2.数据仓库是什么？Datawarehouse数据仓库，英文名称Data Wareho
大数据时代，大数据存储的解决方案，往往涉及到数据仓库的选型策略。从传统时期的数据仓库，到大数据环境下的数据仓库，其核心的技术架构是在随着最新技术趋势而变化的。今天的大数据入门分享，我们就来讲讲，大数据环境下的数据仓库。数据仓库的概念，最早是在1991年被提出，而直到最近几年的大数据趋势下，实时数据处理快速发展，使得数据仓库技术架构不断向前，出现了实时数仓，而实时数仓又分为批数据+流数据、批流一体两
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2023-11-17 17:00:19
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随着大数据的到来，经常听到相关的词汇，维度、指标、BI、PV、UV等等，今天整理了这些词汇。1. DW DW是Data Warehouse的缩写，即数据仓库。DW要区别于普通数据库，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理；而普通数据库主要服务于软件/网站，对于一致性/事物要求较高。 数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和
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2024-01-13 15:05:28
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前面的文章中讲到了OLTP、OLAP的概念，简单回顾下一个是代表像业务系统，主要处理业务流程的。一个是代表BI的分析型系统，主要是处理分析的，典型的代表就是数据仓库。OLTP就是Online Transaction Processing System，在线事务处理系统;OLAP则是Online Analytical Processing System，在线分析处理系统。但是严格意义上来讲，OLAP
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2023-09-05 16:25:47
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数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的分层数据仓库的分层介绍原始数据层：ODS（Operational Data Store）数据仓库层：DW（Data Warehouse）数据明细层：DWD（Data Warehouse Details）数据中间层：DWM（Data Warehouse Middle）数据汇总层：DWS（Data Warehouse Service）数据应用层：AD
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2023-11-15 20:09:18
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第一部分 数据仓库理论第1节 数据仓库1.1 什么是数据仓库1988年，为解决全企业集成问题，IBM公司第一次提出了信息仓库（InformationWarehouse）的概念。数据仓库的基本原理、技术架构以及分析系统的主要原则都 已确定，数据仓库初具雏形。1991年Bill Inmon（比尔·恩门）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building theData Warehouse》，标志着数据
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2024-02-20 11:14:27
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数据仓库一、数据仓库概述首先，我们先来看下数据库、数据集市、数据仓库以及数据湖的概念。1、什么是数据库？数据库（Database）是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件，属于物理层。最早期是广义上的数据库，这个阶段的数据库结构主要以层次或网状的为主，这是数据库的数据和程序间具备非常强的依赖性，应用有一定局限性。我们现在所说的数据库一般指的是关系型数据库。关系数据库是指采用了关系模型来组织数
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2024-01-16 01:24:26
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第一章 数据仓库Data Warehouse1.1 数据仓库概念1. 数据仓库（Data Warehouse）:是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。为企业决策提供数据支撑
2. 通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
3. 数据仓库不是数据的最终目的地，而是为数据最终目的地做好准备：对数据进行 清晰->转义 ->分类
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2023-08-26 11:20:43
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在数据仓库建设中，概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。conceptual data model概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性
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2023-06-30 22:31:32
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目录DIM层设计要点：8.1 商品维度表1）建表语句2）数据装载8.2 优惠券维度表1）建表语句2）数据装载8.3 活动维度表2）数据装载8.4 地区维度表1）建表语句2）数据装载8.5 日期维度表1）建表语句2）数据装载8.6 用户维度表（拉链表）1）建表语句2）分区规划3）数据装载8.7 数据装载脚本8.7.1 首日装载脚本8.7.2 每日装载脚本DIM层设计要点：（1）DIM层的设计依据是维
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2023-08-26 15:54:24
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