知识大全 带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[7]
Posted 信息
篇首语：金鞍玉勒寻芳客，未信我庐别有春。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全 带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[7]相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[7] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！
第二步 按照业务逻辑的规则 对数据进行归并
把ODS中不同主题中的表示相同业务的数据(来自不同的业务系统)进行归并 例如一般企业的客服系统(Call Center)都受理一部分业务 而这些业务受理与在营业厅或销售店的受理是一样的 因此这类数据要归并到一起
第三步 把包含细节过多的交易记录进行拆分
事实上 一个交易记录所包含的信息内容非常丰富 往往超越了某个人或部门的分析需求 但不同的人有不同的关注点 因此为提高性能起见 我们需要把一个长记录包含的信息进行分析 分解 汇总 例如在电信企业中 经过二次批价后的通话详单包含多种信息 经过分析 它包括网络信息 业务类型信息 时间信息 地理信息 费用信息这样几个类别的信息 而每一类信息都由几个字段来进行记录 这些不同类别的信息是很少有人都同时关心的 一般来说网管部门关心网络信息 市场部门关心业务类型信息 而时间信息和地理信息恰是所有部门都需要的 按照这样的情况 我们把一条话单按照信息内容进行拆分 拆分后进行汇总归并 以支持不同部门的分析要求 当然 对于数据挖掘应用 可能同时关心所有的信息以发掘不同信息之间的关系 但这种情况一则很少 二则真正的数据挖掘更多的时候依赖于交易细节数据 也就是说 对于专题问题的研究可以从ODS中进行数据的再次处理
第四步 汇总 再汇总
汇总的问题决不仅仅是为了提高性能而做的事情(当然汇总能够有效提高性能) 但汇总同时意味着更高程度的综合 在这个过程中 我们会发现与ODS系统设计过程相反 我们从细节走向了宏观 在ODS中我们初步确定了企业信息模型 对企业信息模型进行初步分解 再分解 再分解 得到了一个个的主题;在数据仓库中 我们从一个个的主题开始 综合 再综合 我们沿着与ODS相反的方向 走向了企业的宏观数据视图 事实上在DW设计中 汇总 综合的终极目标 是要在最后把多个主题汇总成为一个大的主题 而这个主题所包含的维度和度量就是这个企业运行的命脉指标 是企业老板所最为关注的那几个指标
cha138/Article/program/SQL/201311/16260相关参考
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[4] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 第
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[3] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 本
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[1] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 在
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[6] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 维
带有ODS的体系结构中数据仓库的设计方法[5] 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 定
数据仓库技术的每次演进都以发掘企业数据中更多价值作为目标而近期流行的动态数据仓库技术不仅在灵活性可视化方面有了长足进步还能够对企业决策合作伙伴及客户服务提供更为强大的支持 数据仓库发展历程 数
在数据仓库中经常查询的SQL总带有下列特征: ◆几个表进行关联 ◆只有一个数据量巨大的表称为事实表 ◆其他的都是编码表称为维表 ◆维表和事实表之间有主外键关系 假设有D(key)D(ke
数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系但它又有所不同如果你没有实施过数据仓库那么从设定目标到给出设计从创建数据结构到编写数据分析程序再到面对挑剔的用户的评估整个过程都会带给你一种与以往的项
考试方式闭卷笔试时间为分钟题型结构填空题()多项选择题改错题()程序填空题简答题()编写程序题单项选择题()算法设计题难度结构 本课程考试主要测试考生对数据结构的基本概念基本原理和基本算法的理解掌握
一课程简介 定价￥ 本视频课程共课时主要讲述了数据仓库（DW）和数据挖掘（DM）的基本方法基本原理重点说明这些方法的主要思想和技术在数据仓库部分不仅全面深入地介绍了基本概念和体系结构而且详细阐述了