数据仓库dwi设计原则

数据仓库(DW)的设计原则如下：

1. 可扩展性：DW应该具有可以扩展的结构和容量，以便在数据量增加时可以轻松地扩展。

2. 可维护性：DW应该易于维护和管理，以便提供高质量的数据。

3. 数据质量：DW应该具有高质量、准确、一致和可信的数据，以便支持业务分析和决策制定。

4. 及时性：DW应该尽可能反映最新的数据，并且能够及时更新数据。

5. 数据安全：DW应该具有适当的安全措施，以保护数据的机密性和完整性。

6. 可查询性：DW应该具有高效的查询能力，以支持复杂的分析和决策制定。

7. 可集成性：DW应该能够与其他企业应用程序集成，以便数据可以在不同的应用程序之间流动。

8. 可访问性：DW应该易于访问，以便业务用户可以轻松地使用数据。

相关问题

数据仓库DWI、DIM层

DWI（Data Warehouse Integrated）和DIM（Dimensional）层是数据仓库中常用的两个层次。

DWI层是数据仓库的核心层，包含了所有的企业数据并进行了集成，主要用于数据挖掘、分析和报告。DWI层的数据被整合起来，可以帮助企业快速了解业务现状，发现业务趋势，提高决策效率。

DIM层则是DWI层的一个子集，主要用于建立维度模型。维度模型是一种数据结构，用于描述企业的业务过程和业务指标。通过建立维度模型，企业可以更好地理解业务过程和业务指标之间的关系，提高数据分析的效率。

综上所述，DWI层和DIM层在数据仓库中都扮演着重要的角色，DWI层是数据仓库的核心，而DIM层则是建立维度模型的关键。

数据仓库ods dwd dws dwi dim uep 层

数据仓库中的各个层次可以按照数据处理的不同阶段来划分，常见的包括：

1. ODS层（Operational Data Store）：用于存放从各个业务系统中提取的原始数据，也称为操作型数据存储。ODS层主要用于数据的收集、清洗、去重、转换等操作，保证数据的准确性和完整性。

2. DWD层（Data Warehouse Detail）：用于存放从ODS层中提取的经过清洗和加工的详细数据，也称为明细数据层。DWD层主要用于支持数据的分析和建模，为后续的数据处理提供基础。

3. DWS层（Data Warehouse Summary）：用于存放从DWD层中汇总而来的聚合数据，也称为汇总数据层。DWS层主要用于支持报表和分析需求，提高数据分析的效率。

4. DWI层（Data Warehouse Integrated）：用于存放从DWS层中集成而来的数据，也称为集成数据层。DWI层主要用于数据挖掘、分析和建模，提供企业级的数据支持。

5. DIM层（Dimensional）：用于建立维度模型，描述企业的业务过程和业务指标。DIM层主要用于支持OLAP（联机分析处理），提高数据分析的效率。

6. UEP层（Universal Enterprise Platform）：用于构建企业级的数据集成和交换平台，实现不同系统之间的数据集成和交换。UEP层主要用于支持企业级的数据整合和管理。

综上所述，不同的数据仓库层次在不同的阶段扮演着不同的角色，共同构建了一个完整的数据仓库体系，为企业决策提供了强大的数据支持。