數據倉庫維度建模(編輯修改稿)
2025-09-10 11:04 本頁面
【文章內容簡介】 驅動相結合 維度模型 業(yè)務需求 實際數據 零售業(yè)案例背景 ?背景： ? 設想一下在一家大型雜貨連鎖店，其業(yè)務覆蓋分布在美國 5個州范圍內的 100多家雜貨店。 ? 每個商店都有完整的配套部門，包括各類人員，并有大致 60000多個品種的產品放在貨架上。 ? 各雜貨店的 POS系統(tǒng)記錄了每位顧客交易詳的細信息 ? 定價與促銷是管理層重要決策之一 ? 如何使各種形式的促銷活動所產生的效能清晰可見？ 實例－ ?選取業(yè)務流程： ? 你能列出該連鎖店急待解決的問題嗎？ ? 是否有系統(tǒng)能提供解決問題所需要的數據？ ? 該系統(tǒng)對應的業(yè)務流程你清楚嗎？ ?注意： ? 建立的第一個維度模型應該是一個最有影響的模型，即它應該能對最緊迫的業(yè)務問題做出正面回答，并且要保證有足夠的操作型數據源的支持。 實例－ ?定義粒度： ? 你還記得剛才的粒度定義原則嗎？ ? 在這個連鎖店我們應該使用什么樣的粒度？即事實表要詳細到什么程度？ 實例－ ?選定維度： ? 如何得出基本維度？ ? 什么是附加維度？ ? 通過粒度的判斷我們可以得出事實表的基本維度為：日期、產品、商店與促銷 日期維度 日期關鍵字 (PK) 待定日期屬性 商場維度
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