数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向 ...

1. 什么是数据仓库？ 在wiki中对数据仓库的解释是： 　　在计算中，数据仓库（DW或DWH），也称为企业数据仓库（EDW），是用于报告和数据分析的系统，被认为是商业智能的核心组成部分 DW是来自一个或多个不同来源的集成数据的中央存储库。 他们将当前和历史数据存储在一个地方，用于为整个企业 ...

数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的，这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确，且不断变化与增加，开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求，用户所能提供的无非是需求的大的方向 ...

。 开发数据仓库的过程包括以下几个步骤： 1.系统分析，确定主题 建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务 ...

，还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分 ...

数据库有三级模型的概念，在这里，数据仓库也是有着三级模型并且是有着相似的思路。 1.概念模型 “信息世界”中的信息结构，也常常借用关系数据库设计中的E-R方法，不过在数据仓库的设计是以主题替代实体。 根据业务的范围和使用来划分主题 划分的方法是首先要确定系统边界，包括了解决策者需求 ...

一、确定主题 即确定数据分析或前端展现的主题。（以汽车行业的KPI管理分析系统为例） 例如：我们希望分析某年某月某区域某门店销售情况，这就是一个主题。 主题要体现出某一方面的各分析角度（维度）和统计数值型数据（量度）之间的关系，确定主题时要综合考虑。统计数值型数据（量度）存在于中间的事实表 ...

总结1）数仓概念总结【1】数据仓库的输入数据源和输出系统分别是什么？输入系统：埋点产生的用户行为数据、JavaEE 后台产生的业务数据输出系统：报表系统、用户画像系统、推荐系统2）项目需求及架构总结【1】集群规模计算【2】框架版本选型1）Apache：运维麻烦，组件间兼容性需要自己调研。（一般大厂 ...