數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市(文件)
【正文】 據(jù)分布在許多跨系統(tǒng)和平臺(tái)的表中，而且通常是“臟的”，包含了不一致的和無(wú)效的值，使得難于分析。 (2) 支持訪問(wèn)非易變（nonvolatile）的業(yè)務(wù)信息。 (5) 為即席分析和預(yù)定義報(bào)表提供合理的查詢響應(yīng)時(shí)間（由于數(shù)據(jù)集市是部門(mén)級(jí)的，相對(duì)于龐大的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)講，其查詢和分析的響應(yīng)時(shí)間會(huì)大大縮短）。要使用的數(shù)據(jù)源、安全性、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和整個(gè)數(shù)據(jù)模型的有關(guān)決策一般需要在真正的實(shí)現(xiàn)開(kāi)始之前就完成。(3)一種折中方案每種實(shí)現(xiàn)方法都有利弊。這樣的方法可以極好地適用于業(yè)務(wù)。每個(gè)主題區(qū)域僅僅包含該主題相關(guān)的信息。但他認(rèn)為這個(gè)集中式的體系結(jié)構(gòu)持續(xù)下去將提供更強(qiáng)的一致性和靈活性，并且從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看將真正節(jié)省資源和工作。每個(gè)數(shù)據(jù)集市將聯(lián)合多個(gè)數(shù)據(jù)源來(lái)滿足特定的業(yè)務(wù)需求。} /Kimball 的方法將提供集成的數(shù)據(jù)來(lái)回答組織迫切的業(yè)務(wù)問(wèn)題并且要快于 Inmon 的方法。如果該組織正忍受糟糕的數(shù)據(jù)管理和不一致的數(shù)據(jù)，或者希望為今后打下良好的基礎(chǔ)，那么 Inmon 的方法就更好一些。由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)發(fā)展中一直承擔(dān)了重任，所以它將支持極力關(guān)注數(shù)據(jù)集市。=500。數(shù)據(jù)模型是對(duì)那些數(shù)據(jù)的組織良好的抽象，因此數(shù)據(jù)模型成為理解和管理企業(yè)業(yè)務(wù)的最佳方法是極其自然的。出于易讀性目的，本文將關(guān)于需求和建模的討論相分離，但實(shí)際上這些步驟通常是重疊的。這些邏輯模型是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)的核心之一。下面描述了三個(gè)最重要的：數(shù)據(jù)集市的建模是終端用戶驅(qū)動(dòng)的。數(shù)據(jù)集市模型對(duì)于捕獲業(yè)務(wù)需求十分有用，因?yàn)樗鼈兺ǔＳ山K端用戶直接使用，且易于理解。如果僅僅意圖提供查詢和報(bào)表制作功能，那么帶有正規(guī)（normalized）或非正規(guī)（denormalized）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的 ER 模型就是最合適的。因此，如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是用于數(shù)據(jù)挖掘的，就應(yīng)該在模型中包含較低細(xì)節(jié)級(jí)（level of detail）的數(shù)據(jù)。如果其目標(biāo)是執(zhí)行多維數(shù)據(jù)分析，那么維度數(shù)據(jù)模型就是這里的惟一選擇。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以影響所選擇的數(shù)據(jù)模型的類型及其內(nèi)容。因?yàn)槟鷳?yīng)期望終端用戶完全不熟悉復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型，所以應(yīng)該將建模技術(shù)和建模過(guò)程作為整體進(jìn)行組織，以便使復(fù)雜性對(duì)終端用戶透明。(2)數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)建模因?yàn)閭}(cāng)庫(kù)終端用戶直接與數(shù)據(jù)集市進(jìn)行交互，所以數(shù)據(jù)集市的建模是捕獲終端用戶業(yè)務(wù)需求的最有效工具之一。隨著需求變得更加完整，模型也會(huì)如此。在真正的實(shí)現(xiàn)開(kāi)始之前，聯(lián)合每個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型可以幫助確保其結(jié)果是有效的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，并且可以幫助減少實(shí)
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