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數據倉庫與數據集市-免費閱讀

2026-07-17 05:52 上一頁面

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【正文】維度數據模型也可能是較好的選擇，因為它是用戶友好的，并具有更好的性能。終端用戶必須參與數據集市的建模過程，因為他們顯然是要使用該數據集市的人。一旦在文檔中記錄一些初始需求，初始模型就開始成型。} resized=true /（3）下面從其數據內容特征進行分析，數據倉庫中數據結構采用規范化模式，數據集市中的數據結構采用星型模式，通常倉庫中數據粒度比集市的粒度要細，下圖反映了數據結構和數據內容特征的區別500){=true。如果該組織迫切需要給用戶提供信息，那么 Kimball 的方法將滿足該需求。通過使用“一致的”維，能夠共同看到不同數據集市中的信息，這表示它們擁有公共定義的元素。數據倉庫應該一次增加一個主題，并且當需要容易地訪問多個主題時，應該創建以數據倉庫為來源的數據集市。在許多情況下，最好的方法可能是某兩種的組合。三、數據倉庫設計方法論在數據倉庫建立之前，會考慮其實現方法，通常有自頂向下、自底向上和兩者綜合進行的這樣三種實現方案，下面分別對其做簡要闡述：(1)自頂向下的實現自頂向下的方法就是在單個項目階段中實現數據倉庫。數據集市將合并不同系統的數據源來滿足業務信息需求。=500。原子數據倉庫的子集,又莆菁小Ｔ硬摯獯嬖詰鬧饕康氖親魑菁械墓ぷ骰。其次,數據倉庫是對多個異構的數據源有效集成,集成后按照主題進行了重組,并包含歷史數據,而且存放在數據倉庫中的數據一般不再修改。使其成為數據集市的關鍵是它的使用目標、范圍，而非規模大小。這意味著一個部門中的終端用戶可以訪問和使用另一部門中數據集市中的數據二、為什么提出數據集市雖然 OLTP 和遺留系統擁有寶貴的信息，但是可能難以從這些系統中提取有意義的信息并且速度也較慢。） (3) 調和來自于組織里多個運行系統的信息，比如賬目、銷售、庫存和客戶管理以及組織外部的行業數據。這并不意味著不會開發更大業務范圍的數據倉庫設計；隨著初始數據倉庫實現的擴展，將逐漸增加對它的構建。這種方案的實施步驟通常分如下幾步：(6) 從整個企業的角度定義計劃和需求(7) 構建完整的倉庫體系結構(8) 使數據內容一致而且標準化(9) 將數據倉庫作為一種超級數據集市來實施關于Inmon 和 Kimball的大辯論：Ralph Kimball 和 Bill Inmon 一直是商業智能領域中的革新者，開發并測試了新的技術和體系結構。=500。而 Kimball 認為該

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