博客分类: 数据挖掘 一、维表、事实表 (1)维是透视或关于一个组织想要记录的实体,描述试题的元信息。如:item:item 的维表可以包含属性item_name, branch, 和type。维表可以由用户或专家设定,或者根据数据分布自动 ...
建模流程 业务建模 根据业务部门进行划分,理清部门之间的关系,然后将各个部门的具体业务程序化,与业务部门开会协商出需求的指标 保存年限 维度等等。总体来讲,就是要知道他们需要哪些指标以及他们能提供哪些数据。业务建模的时间最长,而且与公司实际的业务环境息息相关,因此在这里需要根据实际生产环境和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。 概念建模 将业务模型抽象化,分组合并类似的概念,细化概念,抽象出实 ...
2020-04-26 22:56 0 2354 推荐指数:
博客分类: 数据挖掘 一、维表、事实表 (1)维是透视或关于一个组织想要记录的实体,描述试题的元信息。如:item:item 的维表可以包含属性item_name, branch, 和type。维表可以由用户或专家设定,或者根据数据分布自动 ...
可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建,用于OLAP的数据平台,通过上一篇文章——数据仓库的基本架构,我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点,也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面,通过在数据的组织和存储上的优化,使其更适用于分析型的数据 ...
数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线,汇集了全行各系统以及外部数据,通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性,那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢?这里就需要有良好的数据分区和数据模型,那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍,本节将介绍如何进行数据模型的设计。 1、各数据分区 ...
数据仓库中常见的模型有:范式建模,雪花模型,星型建模,事实星座模型. 星型模型 星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心,所有的维度表直接连接在事实表上,像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观,执行效率高。因为在数据集市的建设过程中,数据经过了预处理 ...
一、概述 多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型,多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式,本文以实例方式展示三者的模式和区别。 二、星型模式(star schema) 星型模式的核心是一个大的中心表(事实表),一组小的附属表(维表)。星型模式示例如下所示 ...
主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据,是数据仓库中最重要的数据区域之一,那主数据区域中主要分为近源模型区和整合(主题)模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。那近源模型层的设计在第2.3和3这两个步骤中相对简化,模型表设计的结构同源系统的表结构,字段也一一映射即可。那下面以整合 ...
Teradata天睿公司(纽交所代码:TDC),是美国前十大上市软件公司之一。经过逾30 年的发展,Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。其提出一种先进的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data ...
一、数据仓库实施流程: 梳理指标体系: 根据公司实际指标体系,简单的做下总结 确定数据来源 如哪些业务系统,订单、商品、库存、供应商、合作商、采购、营建、资产、运营等系统。 确定各系统的数据体系 如现制商品数、外购商品数、等效商品数、客均商品数、响应时长、超时时长、外送时长、准时率 ...