导图社区 数据仓库建模
简单数据仓库建模流程,1、数据仓库相关概念;2、数据仓库的特点;3、数据仓库的发展历程;4、什么是数据建模;5、为什么需要数据仓库建模。
数据分析常规方法,金字塔原理:重点突出、逻辑清晰、论:结论先行;描述分析:集中趋势、离散程度、分布形态。
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数据仓库建模
1、数据仓库相关概念
2、数据仓库的特点
面向主题
数据是集成的
数据是不可更新的
数据是随时间不断变化的
3、数据仓库的发展历程
简单报表阶段
数据集市阶段
数据仓库阶段
4、什么是数据建模
业务建模
领域建模
逻辑建模
物理建模
5、为什么需要数据仓库建模
进行全面的业务梳理,改进业务流程
建立全方位的数据视角,消灭信息孤岛和数据差异
解决业务的变动和数据仓库的灵活性
帮助数据仓库系统本身的建设
6、如何建设数据仓库模型
数据仓库数据模型架构
系统记录域
内部管理域
汇总域
分析域
反馈域
数据仓库建模阶段划分
数据仓库建模方法
范式建模法
维度建模法
实体建模法
DWBI常见体系架构
7、元数据管理
源数据
逻辑模型
物理模型
清洗工具
清洗规则
ETL工具
抽取方法
映射、传输规则
转换规则
汇总规则
数据仓库建模工具
数据仓库模型
数据质量
元数据管理员
数据权限
查询映射
前端查询
报表
OLAP
数据挖掘
数据存储
元数据文件-数据集
元数据库-数据库
8、指标体系