数据仓库容量估算与概念解析

"数据仓库容量估算、数据仓库概念、数据仓库功能、数据仓库实施方法" 在数据仓库领域，估算数据仓库的容量是一项重要的前期工作。根据提供的信息，我们可以看到一个具体的估算公式：Estimated size of database = 98 * 96 * 20 * 1000 * 0.75，这表示数据库的估计大小，其中98代表事实表中的字段数，96可能代表每天的小时数，20是不同类型的变量，1000可能是地点的数量，而0.75是数据稀疏性（密度因子），用于考虑到并非所有字段都有数据的情况。 数据仓库是一种专门设计用于支持决策制定的系统，它不同于传统的在线事务处理（OLTP）系统。数据仓库通常包含多个维度（如时间、地理位置等）和度量（如销售额、购买价格等）。在例子中，"Sales Fact Table" 包含了与销售相关的事实数据，如日期（Day, Month, Quarter, Year）、时间、地域等，以及与房地产相关的维度，如类型、面积、住房类型等。 数据仓库的功能包括查询与报告、数据钻取（DrillDown和DrillUp）、比较、异常检测、预测、假设分析以及数据挖掘。这些功能使得用户能够深入理解数据，发现潜在的模式和趋势。 在实施数据仓库时，需要考虑扩展性、灵活性、集成性和可靠性。业务人员的参与至关重要，因为他们能提供实际的业务需求。通过原型设计来验证需求，确定数据仓库的范围，并选择适合特定需求的工具。此外，控制风险，利用外部顾问的经验，尤其是关注不同系统的集成，是构建数据仓库成功的关键。 例如，建立一个以房地产为例的数据仓库，目的是检查和预测香港地区的租赁率和销售金额。首先，需要明确问题范围，列出业务需求和用户需求，例如分析特定地区的销售数据、对比销售表现、查找销售热点区域等。通过这样的数据仓库，可以进行时间序列分析，以揭示销售模式，帮助决策者做出更明智的商业决策。