正文內容

數據倉庫與數據集市-資料下載頁

2026-06-15 05:52本頁面

　　

【正文】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。=500。} resized=true /五、數據倉庫建模與數據集市建模數據只是所有業務活動、資源以及企業結果的記錄。數據模型是對那些數據的組織良好的抽象，因此數據模型成為理解和管理企業業務的最佳方法是極其自然的。數據模型起到了指導或計劃數據倉庫的實現的作用。在真正的實現開始之前，聯合每個業務領域的數據模型可以幫助確保其結果是有效的數據倉庫，并且可以幫助減少實現的成本。(1)數據倉庫的建模數據倉庫數據的建模是將需求轉換成圖畫以及支持表示那些需求的元數據的過程。出于易讀性目的，本文將關于需求和建模的討論相分離，但實際上這些步驟通常是重疊的。一旦在文檔中記錄一些初始需求，初始模型就開始成型。隨著需求變得更加完整，模型也會如此。最重要的是向終端用戶提供良好集成并易于解釋的數據倉庫的邏輯模型。這些邏輯模型是數據倉庫元數據的核心之一。為終端用戶提供的簡單性以及歷史數據的集成和聯合是建模方法應該幫助提供的關鍵原則。(2)數據集市的數據建模因為倉庫終端用戶直接與數據集市進行交互，所以數據集市的建模是捕獲終端用戶業務需求的最有效工具之一。數據集市的建模過程取決于許多因素。下面描述了三個最重要的：數據集市的建模是終端用戶驅動的。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。因為您應期望終端用戶完全不熟悉復雜的數據模型，所以應該將建模技術和建模過程作為整體進行組織，以便使復雜性對終端用戶透明。數據集市的建模是由業務需求驅動的。數據集市模型對于捕獲業務需求十分有用，因為它們通常由終端用戶直接使用，且易于理解。數據集市的建模極大地受到了數據分析技術的影響。數據分析技術可以影響所選擇的數據模型的類型及其內容。目前，有幾種常用的數據分析技術：查詢和報表制作、多維分析以及數據挖掘。如果僅僅意圖提供查詢和報表制作功能，那么帶有正規（normalized）或非正規（denormalized）數據結構的 ER 模型就是最合適的。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。如果其目標是執行多維數據分析，那么維度數據模型就是這里的惟一選擇。然而，數據挖掘通常在可用的最低細節級（level of detail）工作得最好。因此，如果數據倉庫是用于數據挖掘的，就應該在模型中包含較低細節級（level of detail）的數據。

點擊復制文檔內容

研究報告相關推薦

鄂ICP備17016276號-1

^{<blockquote id="japcm"></blockquote>}

數據倉庫與數據集市-資料下載頁

數據倉庫的數據模型、數據組織、數據倉庫設計(學時2)-資料下載頁

數據倉庫3-數據倉庫中的數據及組織-資料下載頁

數據倉庫數據據倉庫原理-資料下載頁

數據倉庫的數據質量-資料下載頁

7-數據倉庫與數據挖掘-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘7-資料下載頁

數據倉庫-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘結業論文-資料下載頁

oracle數據倉庫-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘培訓課件-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘2--資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘第章-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘1簡介-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘概述(1)-資料下載頁

數據倉庫與數據挖掘課程設計-資料下載頁

數據倉庫與數據集市(專業版)

數據倉庫與數據集市(留存版)

數據倉庫與數據集市-文庫吧

數據倉庫與數據集市-wenkub