[企業(yè)管理]5數據倉庫的設計與開發(fā)二(編輯修改稿)
2024-11-14 22:11 本頁面
【文章內容簡介】 恢復到正常狀態(tài)。 24 ? （ 1）系統(tǒng)性能評定 ? （ 2）投資回報分析 ? （ 3）數據質量評估 25 （ 1）系統(tǒng)性能評定 ? 硬件平臺 是否能夠支持大數據量的工作和多類用戶、多種工具的大量需求？ ? 軟件平臺 是否是用一個高效的且優(yōu)化的方式來組織和管理數據？ ? 是否適應系統(tǒng)（數據和處理）的擴展？ 26 （ 2）投資回報分析 ? 定量分析 :計算投資回報率（ ROI），即收益與成本的比率。 ? 定性分析 :企業(yè)與客戶之間關系狀態(tài)？對機會快速反應能力如何？改善管理能力如何？ 27 （ 3）數據質量評估 ? ① 數據是準確的。 ? ②數據符合它的類型要求和取值要求。 ? ③數據具有完整性和一致性。 ? ④數據是清晰的且符合商業(yè)規(guī)則。 ? ⑤數據保持時效性并不能出現(xiàn)異常。 28 數據質量與數據清洗 ? 1. 數據質量問題 ? ? 29 1. 數據質量問題 ? （ 1）字段中的虛假值。 ? （ 2）數據值缺失。 ? （ 3）不一致的值。 ? （ 4）違反常規(guī)的不正確值。 ? （ 5）一個字段有多種用途。 ? （ 6）標法不唯一。 30 ? （ 1）系統(tǒng)轉換 ? （ 2）數據老化 ? （ 3）復雜的系統(tǒng)集成 ? （ 4）數據輸入的不完整信息 ? （ 5）輸入錯誤 ? （ 6）欺詐 ? （ 7）缺乏相關政策 31 ? 只清洗那些重要的數據，而忽略那些不重要的數據。 ? 數據在被存儲進數據倉庫之前就應該進行清洗。 ? 找到適合源系統(tǒng)的字段和格式的清洗工具。 ? 建立數據質量領導小組；建立數據質量政策和標準；定義質量指標參數和基準；識別受壞數據影響最大的商業(yè)功能。 ? 對有較大影響力的數據元素定制清洗計劃，并執(zhí)行數據清洗。 32 數據粒度與維度建模 ? 數據粒度是指數據倉庫的數據中保存數據的細化程度或綜合程度的級別。 ? 數據粒度深深影響存放在數據倉庫中的數據量的大小，同時影響數據倉庫所能回答的查詢類型。 33 1. 大維度與雪花模型 ? 在數據倉庫中，客戶維度和產品維度是典型的大維度。 ? 大維度表采用雪花模型的數據組織，是一種有效的方法。
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