數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)集市-資料下載頁
2025-06-24 05:52本頁面
【正文】 集市的粒度要細(xì)，下圖反映了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)內(nèi)容特征的區(qū)別500){=true。=500。} resized=true /五、數(shù)據(jù)倉庫建模與數(shù)據(jù)集市建模數(shù)據(jù)只是所有業(yè)務(wù)活動(dòng)、資源以及企業(yè)結(jié)果的記錄。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。數(shù)據(jù)模型起到了指導(dǎo)或計(jì)劃數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)的作用。在真正的實(shí)現(xiàn)開始之前，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)倉庫，并且可以幫助減少實(shí)現(xiàn)的成本。(1)數(shù)據(jù)倉庫的建模數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的建模是將需求轉(zhuǎn)換成圖畫以及支持表示那些需求的元數(shù)據(jù)的過程。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。一旦在文檔中記錄一些初始需求，初始模型就開始成型。隨著需求變得更加完整，模型也會(huì)如此。最重要的是向終端用戶提供良好集成并易于解釋的數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型。這些邏輯模型是數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)的核心之一。為終端用戶提供的簡(jiǎn)單性以及歷史數(shù)據(jù)的集成和聯(lián)合是建模方法應(yīng)該幫助提供的關(guān)鍵原則。(2)數(shù)據(jù)集市的數(shù)據(jù)建模因?yàn)閭}庫終端用戶直接與數(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。數(shù)據(jù)集市的建模過程取決于許多因素。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。終端用戶必須參與數(shù)據(jù)集市的建模過程，因?yàn)樗麄冿@然是要使用該數(shù)據(jù)集市的人。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。數(shù)據(jù)集市的建模是由業(yè)務(wù)需求驅(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。數(shù)據(jù)集市的建模極大地受到了數(shù)據(jù)分析技術(shù)的影響。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。目前，有幾種常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)：查詢和報(bào)表制作、多維分析以及數(shù)據(jù)挖掘。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。維度數(shù)據(jù)模型也可能是較好的選擇，因?yàn)樗怯脩粲押玫?，并具有更好的性能。如果其目?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。然而，數(shù)據(jù)挖掘通常在可用的最低細(xì)節(jié)級(jí)（level of detail）工作得最好。因此，如果數(shù)據(jù)倉庫是用于數(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)。
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