大数据名词理解数据仓库数据仓库(Data Warehouse) 是一个面向主题的(SubjectOri2ented) 、集成的( Integrate ) 、相对稳定的(Non -Volatile ) 、反映历史变化( TimeVariant) 的数据集合用于支持管理决策。数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作
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2023-12-11 10:47:30
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# 数据仓库的十大主题
数据仓库是现代企业信息架构的重要组成部分，它用于整合和分析不同来源的数据。为了帮助理解数据仓库的复杂性，我们可以将其划分为十大主题。本文将深入探讨这些主题，并用代码示例帮助阐明概念。
## 1. 数据集成
数据集成是数据仓库的基础，它将不同来源的数据整合到一个统一的平台上。例如，ETL（抽取、转换、加载）过程是在数据集成中关键的一步。下面是一个简化的ETL示例，代码用
原创
2024-10-25 03:25:53
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# 如何实现“十大主题数据仓库”
在现代的数据分析和商业智能领域，数据仓库是一个关键组件。它可以帮助组织整合来自不同来源的数据，并进行分析。今天，我将指导你如何实现一个简单的“十大主题数据仓库”。我们将通过几个步骤来完成这一任务。
## 流程概述
下面是实现“十大主题数据仓库”的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 04:01:07
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# 数据仓库十大主题解析
数据仓库（Data Warehouse）技术已经成为企业数据管理与分析的核心之一。通过构建数据仓库，组织能够有效地存储、管理和分析海量数据，从而支持业务决策。下面，我将介绍“数据仓库十大主题”，并通过示例代码和状态图对其进行详细解释。
## 数据仓库的十大主题
1. **主题导向性（Subject-Oriented）**
数据仓库围绕业务主题构建，而不是围绕应
本文记录木东居士数仓主题分享内容导读技能干货：主题域划分规则；数据集市与主题域如何衔接；数据治理之数据标准化；数据中台；实时数仓；传统数仓与互联网数仓异同职业发展：数仓困境-善战者无赫赫战功；除了技术我一无所有彩蛋：SQLboy的自我救赎1. 主题域划分规则主题域：将业务过程或者维度进行抽象的集合；特点：面向分析、业务抽象的、通用的、长期维护(业务域 or 数据域？业务主题eg：国内电商、境外电商
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2023-08-07 19:58:58
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# 数据仓库主体域简称实现教程
在数据工程的世界中，数据仓库是一个重要的概念。最近，有一位刚入行的小白对如何实现“数据仓库主体域简称”这一任务产生了兴趣。在这篇文章中，我将详细指导你完成这一过程，同时提供必要的代码示例。
## 整体流程
首先，让我们分步了解实现“数据仓库主体域简称”的基本流程。以下是整体步骤的概述：
| 步骤 | 描述
# 学习构建数据仓库模型十大主题的指南
在现代企业中，数据仓库是至关重要的组成部分。它能够帮助企业收集、存储和分析数据，从而做出更明智的决策。为了帮助刚入行的同事理解如何实现“数据仓库模型十大主题”，本篇文章将详细说明整个流程以及每一步需要执行的代码。
## 数据仓库模型十大主题
在实现数据仓库模型的过程中，我们需要关注以下十大主题：
1. 主题主题（Subject Orientation
数据仓库建设持续改进数据质量（二）
开发者在线 Builder.com.cn 更新时间:2006-07-17作者：CWEEK 本文关键词： Datawarehousing 数据质量改进案例分析从实施中国电信6省营销分析情况来看，数据质量改进普遍存在如何定义数据质量评价标准、如何实现数据质量管理的闭环过程、如何界定数据质量改进过程中各系统间的功能边界三个难点问题。如何定义数据质量评价标准——首先前
1.使用的建模模型 第1部分的总结: 实际企业开发中，一般不会只选择一种，需要根据情况灵活组合，甚至并存（一层维度和多层维度都保存）。整体来看，更倾向于维度更少的星型模型。尤其是大型数据仓库项目，减少表连接的次数，可以显著提升查询效率。星座模型是很多数据仓库的常态，因为很多数据仓库都是多个事实表的。所以星座模型只反映是否有多个事实表，他们之间是否共享一些维度表。首先数仓建模
数据仓库定义数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decisio
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2024-01-21 02:07:55
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（一）数仓建模的目标：(1) 访问性能，快速查询所需的数据，减少数据I/O (2) 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用 (3) 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据效率 (4) 数据质量：改善数据统计口径不一致问题，减少数据计算错误率（二）关系模式范式第一范式（1NF）域是原子性的，即表中每一列都是不可分割的原子数据项 规范后：第二范式（2NF）1NF基础上，实体的属性完全依
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2024-06-15 11:50:47
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企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索；
支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员 ，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。
数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA 开发等。
中保信数据仓库十大主题是当前数据管理领域的一个重要话题。在这篇博文中，我将详细记录解决“中保信数据仓库十大主题”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和生态集成。以下是我整理的过程。
### 环境配置
在开始实施数据仓库之前，需要首先配置好相关环境。以下是我所使用的环境配置步骤和所需的依赖版本。
1. **操作系统**: Ubuntu 20.04
2. **Java
在知乎上看到这么个问题：数据库与数据仓库的本质区别是什么？其实，我很反感本质这个词儿。因为本质这个词，抽象，模糊，不好定性。回答者好心倾囊相授，诡辩者却以一句“ 你没有明白我的意思，你说的本质和我说的，不一样！我的意思是……” balabala去特么的本质！这分明是给偷懒者的一个词儿。要说本质，就要有分门别类的标准，要把抽象细化下来，这非常考验人的形象与归纳思维。人与人之间，理解有偏差，谈话中对方
# 银行数据仓库十大主题详解
作为一名刚入行的小白，理解银行数据仓库的十大主题或许会让你感到有些困惑。本文将为你理清思路，并帮助你逐步实现这一目标。
## 1. 流程概述
以下是构建银行数据仓库的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|------------------------
原创
2024-08-31 03:52:58
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1. 大数据环境下的有赞数仓关于数据仓库，在维基百科中将它定义为用于报表和数据分析的系统，是商务智能 Business Intelligence 的核心部分。在数据仓库诞生之初，它只被设计成面向管理层所需要的决策支持系统，并不对业务方（这里指各应用系统）提供数据支持。然而在大数据环境的背景下，当 Hadoop 生态已然成为大数据现实意义上的载体，以 Hive 为基础的数据仓库已经不能仅仅只提供决策
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2024-08-26 10:20:02
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Teradata FS-LDM是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。十大主题划分如下： BANK-LDM主题域模型设计采用分类设计的策略: 1、重点设计主题（客户、协议、事件、资产、财务） 特点：是模型中的重点主题，且在源系统中有丰富的数据来源和参照。 目标：尽量保持完整性、丰富性。 策略：按
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2023-08-08 07:15:19
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一、数据仓库架构 &nbs
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2024-06-17 22:09:16
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本期云原生漫谈，将和您一起探寻如何打造更适合云原生的数据存储方案。
在金融行业数字化转型的驱动下，国有银行、股份制银行和各级商业银行也纷纷步入容器化的进程。 如果以容器云上生产为目标，那么整个容器云平台的设计、建设和优化对于银行来说是一个巨大的挑战。如何更好地利用云原生技术，帮助银行实现敏捷、轻量、快速、高效地进行开发、测试、交付和运维一体化，
结合我实际工作中的数据仓库逻辑区域划分客户提供的txt文件为source数据库中raw，cvt表为stagingfact表和dimension表为ODS(Operational Data Store)MSOLAP中建立好的cube和dimension以后为BaseLine或者DataMart数据仓库逻辑区域***Source System（源业务系统） -- Staging Area（暂存区） -
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2023-11-06 20:14:35
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