今天给各位分享数据仓库维度模型设计步骤的知识，其中也会对数据仓库多维数据模型设计进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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7.阿里大数据——大数据建模
1、大数据系统需要数据模型方法来帮助更好的组织和存储数据，以便在性能、成本、效率和质量之间取得最佳平衡。
2、大数据技术是中国普通高等学校专科专业，它属于电子与信息大类李迪计算机类，其修业年限为三年。
3、而在阿里巴巴内部，由电子商务、互联网金融、电商物流、云计算与大数据等构成的阿里巴巴互联网商业生态圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。
4、FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
5、大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界？当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。
数据库设计的步骤有哪些
数据库的设计过程包括6个主要阶段：需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施、数据库运行和维护。需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求（包括数据与处理）。
简述数据库设计的基本步骤是收集信息、标示对象、建立对象模型、标示每个对象需要存储的信息类型、标示对象之间的关系。收集信息 创建数据库之前，必须充分理解数据库需要完成的任务。
数据库设计的基本步骤 需求分析阶段 进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。
数据库设计的基本步骤和每个阶段的主要任务如下：需求分析阶段。这个阶段主要任务是确定数据库系统需要解决的问题，并收集用户需求和功能需求。重点是识别实体、属性（字段）、关系以及使用场景，为后续的概念设计提供依据。
数据库设计是一个复杂的过程，需要经过六个阶段的设计。本文将详细介绍这六个阶段的设计过程。需求分析阶段准确了解与分析用户需求(包括数据与处理)是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。
数据库设计可以分为概念结构设计、逻辑结构设计和物理结构设计三个阶段。
数据库设计的基本步骤是什么?
简述数据库设计的基本步骤是收集信息、标示对象、建立对象模型、标示每个对象需要存储的信息类型、标示对象之间的关系。收集信息 创建数据库之前，必须充分理解数据库需要完成的任务。
需求分析阶段 准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。
需求分析 需求分析是整个设计过程的基础。本阶段的主要任务是对现实世界中要处理的对象（公司、部门及企业，也可以理解成客户）进行详细调查，然后通过分析，逐步明确客户/用户对系统的需求，包括数据需求和业务处理需求。
数据库设计的基本步骤 需求分析阶段 进行数据库设计首先必须准确了解与分析用户需求（包括数据与处理）。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难和最耗费时间的一步。
数据库的设计过程大致可分为以下六个阶段： 需求分析阶段 需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。
数据库设计的基本步骤和每个阶段的主要任务如下：需求分析阶段。这个阶段主要任务是确定数据库系统需要解决的问题，并收集用户需求和功能需求。重点是识别实体、属性（字段）、关系以及使用场景，为后续的概念设计提供依据。
数据库设计的基本步骤
需求分析阶段 准确理解和分析用户需求（包括数据和处理），它是整个设计过程的基础，也是最困难、最耗时的一步。
逻辑结构设计 将 E-R 图转换为多张表，进行逻辑设计，确认各表的主外键，并应用数据库设计的三大范式进行审核，对其优化。在这阶段，E-R 图非常重要。大家要学会根据各个实体定义的属性来画出总体的 E-R 图。
数据库物理设计阶段 为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。
简述数据库设计的基本步骤是收集信息、标示对象、建立对象模型、标示每个对象需要存储的信息类型、标示对象之间的关系。收集信息 创建数据库之前，必须充分理解数据库需要完成的任务。
维度建模的流程
1、应该先优先考虑为业务处理获取最有原子性的信息而开发维度模型。原子型数据是所收集的最详细的信息，这样的数据不能再做更进一步的细分。
2、维度的设计过程就是确定维度属性的过程 当具有多层次的维度属性，按照第三范式进行规范化后形成一系列维度表，而非单一维度表，这种建模称为雪花模式。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。
3、当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
4、事实表作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程来设计。
5、建设数据仓库/数据集市的模型 数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
6、比如，我们有指标体系元数据、有词根库元数据、有建表的元数据、有 ETL 流程的元数据等等。
《数据仓库工具箱》读书笔记(一):维度建模初步
1、维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。
2、下表仍然来自《数据仓库工具箱》的原文。注意其中除了Type 0~4之外，还有三种混合方式，即Type 5~7。最后善意提醒，《数据仓库工具箱（第三版）》这本书一定要读英文原版，千万不要读中译本。
3、如果具有高度非关联的属性，包含更多的数量值，则将它们合并为单一的杂项维度为主没有多的意义。在建模表头/明细数据维度时需要避免两个常见的设计错误。将事务表头当成维度。
4、模型设计主要包括维度及属性的规范定义，维表、明细事实表和汇总事实表的模型设计。 维度是维度建模的基础和灵魂，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。
5、维度建模：维度建模是专门应用于分析型数据库、数据仓库、数据市集建模的方法。
数据仓库维度模型设计步骤的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据仓库多维数据模型设计、数据仓库维度模型设计步骤的信息别忘了在本站进行查找喔。
