数据仓库实践:逻辑数据模型与参考

5 下载量 24 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 366KB PDF 举报
"数据仓库实践杂谈涵盖了从数据模型到数据挖掘等多个方面,旨在探讨如何在实际操作中构建高效的数据仓库系统。文章提到了数据仓库的整体数据分层、实现框架、元数据管理、ETL(抽取、转换、加载)过程、数据校验、标准化、去重、增量/全量更新、拉链处理、分布式处理增量、列式存储、逻辑数据模型(数仓模型)、数据模型参考、维模型、渐变维、数据回滚、报表生成以及数据挖掘等关键概念和技术。" 在数据仓库实践中,数据模型的设计是至关重要的。数据模型参考是指在构建数据仓库时,借鉴已有的成熟模型和最佳实践,确保数据仓库能够准确地反映业务逻辑。例如,NCR和IBM等公司提供的逻辑数据模型指导,对于初学者或复杂业务环境具有很高的参考价值。 数据模型通常分为三层结构:主题域、重要实体和完整的实体关系模型(E-R模型)。主题域是对业务领域的细分,如团体、资产等,它们是一组描述相同主题的表的集合。重要实体是在每个主题域内提炼出来的关键对象,而E-R模型则详细描述了所有实体及其相互关系。 在CRM(客户关系管理)模型中,常见的实体包括团体(用于存储客户基本信息)、资产(用于跟踪客户的资产情况,可能包含专门的金融资产领域)以及营销活动(记录针对客户的各种营销策略和目标)。通过参考这些模型,设计者可以更好地规划和构建适合自身业务需求的数据仓库。 数据仓库的其他环节,如ETL,涉及从不同源系统抽取数据、进行转换以适应数据仓库的结构,并加载到目标系统。数据校验确保数据质量,数据标准化使数据保持一致性和可比性,而去重则是保证数据的唯一性。增量/全量更新处理数据的变化,拉链处理用于追踪数据的历史变化,分布式处理增量则适用于大规模数据处理,以提高效率。 列式存储优化了数据分析性能,因为它是针对查询优化的,特别适合于OLAP(在线分析处理)场景。维模型和渐变维是数据仓库中的重要概念,前者帮助用户理解复杂数据,后者处理时间维度上的数据变化。数据回滚功能允许在错误发生时恢复到之前的状态,而报表生成是数据仓库的重要产出,为企业决策提供支持。最后,数据挖掘利用各种算法从大量数据中发现有价值的模式和知识。 数据仓库实践杂谈提供了一个全面的视角,涵盖了从基础理论到具体实施的各个层面,是理解和构建数据仓库体系的重要参考资料。