EDW_(DM数据仓库数据建模)模型设计课件演示课件.pptx
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;第三方支付企业支付宝数据模型设计;DW五层模型是按照EDW各个应用层次的需求进行分层细化而来的，每个层次满足不同的应用。
分为以下5层：
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4.DM数据集市层
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所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模型。
例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR
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占用大量资源，影响系统性能，不实用04问题05前后映象文件的方法：抽取数据到数据仓库之后,本次将抽取数据之前，对数据库分别作一次快照，比较两幅快照的不同，确定追加的数据01方法简单03优点02缺点日志文件法：通过分析数据库系统日志文件来获取数据变化的情况，得到追加内容。利用DB的固有机制，数据只限于日志文件，不用扫描整个数据库优点原来日志文件的格式是依据DB系统的要求设计的。要进行改进。如：对一个记录的多次更新，日志文件将全部变化过程都记录下来，而数据仓库，只要最终结果本章要点第4章数据仓库设计**-数据仓库的设计原则1数据仓库的设计步骤2数据仓库生成3数据仓库的使用与维护4数据仓库设计**-
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第二章 数据仓库的设计;2.1 数据仓库设计方法概述;◆系统设计目标不同
DB：事务处理性能（主要是事务处理响应时间）是主要目标
DW：建立一个全局的数据环境，保证数据的四个基本特征，数据全局一致性，实现对数据的全局管理和控制 ;◆系统设计的方法和步骤不同
DB：业务过程和规则比较规范（如库存管理、采购业务管理等），有独立的收集需求和分析需求的阶段。一般采用生命周期法。
DW：面向的管理人员一般不能对分析的需求作出规范说明，需求分析贯穿整个过程。
;数据仓库的开发应用像生物一样具有其特有的、完整的生命周期，数据仓库的开发应用周期可以分成：
数据仓库规划分析阶段
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集成的数据 操作型数据库 数据仓库 面型特殊应用 集成的 每一个数据库面向特定的应用，各类应用之间相互独立 数据仓库中的数据从建立时开始，面向真个企业的分析处理，数据仓库中的数据是已经集成了的，消除了数据的不一致性 系统的发展经历一个长期的过程 在某个时间点完成设计，实现需要经历一个长期的不断迭代的过程 集成的数据 消除冲突：不一致，同名异义、异名同义、单位不统一等等，需要进行数据清理 数据的综合和计算 Data Warehouse OLTP Applications Savings Current Accounts Loans Customer 反映历史变化 操作型数据库 数据仓库 60
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第三章 数据仓库设计 第3章 数据仓库设计 3.1 数据仓库的需求与规划 3.1.1 数据库设计方法简述 3.1.2 数据仓库开发流程 3.1.3 数据仓库需求分析 3.1.4 数据仓库规划 3.2 建立数据仓库 3.2.1 数据仓库的平台与结构选择 3.2.2 数据仓库接口与中间件设计 3.2.3 数据仓库的数据抽取、加载与复制 3.2.4 数据仓库逻辑模型的确定 3.2.5 数据仓库物理模型的确定 3.2.6 数据仓库测试 3.3 数
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数据仓库课件;数据仓库;第四章操作型数据存储;;第四章操作型数据存储;4.1概述;TheArchitectedEnvironment;存在问题;实例;决策所需掌握的情况;在何处实现这些功能？;这类决策的特点;另一种数据环境;图示;ODS中的数据内容;第四章操作型数据存储;4.2什么是ODS;4.2.1ODS的定义及其特点;关于ODS;ReferenceMaterials;FourclassesofODS;ClassI.;ClassII.;ClassIII.;ClassIV.;AclassIVODSisonewheretheODSisfedfromanalysisdoneonthedatawar