数据仓库设计：解决系统间标识不一致

"软件系统间不一致的标识问题在数据仓库设计中是一个关键挑战，特别是在企业信息工厂（Corporate Information Factory, CIF）的背景下。CIF包括两种形式的商业智能数据存储，即数据仓库（DW）和数据集市（DM）。DW作为数据集中地，负责整合来自各个分散数据源的信息，供DM访问，而DM则致力于提供业务用户友好的集成信息。在处理数据仓库的设计时，实体关系数据模型是实现高效设计的关键。 数据仓库数据模型涉及到多个概念，首先是主题（Subject），它代表企业关注的特定领域，如客户、销售和产品。实体（Entity）是这些主题中的核心元素，可以是人、地点、事物或事件。实体有四种类型： 1. 主要实体（Primary or Fundamental Entity）：独立存在的实体，如客户主题域可对应一个名为“客户”的实体。 2. 子类型实体（Subtype Entity）：父实体的逻辑细分，例如，客户可以分为零售客户和批发客户。 3. 属性实体（Attributive or Characteristic Entity）：依赖其他实体的实体，如客户地址是客户实体的属性。 4. 关联实体（Associative or Intersection Entity）：连接两个或多个实体的实体，例如，订单实体连接客户和产品。 在数据建模中，元素或属性（Element or Attribute）是实体的最基本信息单元，可以作为主键、外键或非键属性。主键确保实体的唯一性，外键建立父子关系，非键属性则包含其他相关数据。 主题区域模型（Subject Area Model）将企业感兴趣的主要事务进行分组，帮助组织和管理数据仓库中的数据结构。通过这种方式，可以更好地识别和解决系统间标识不一致的问题，确保数据的一致性和准确性，从而满足系统间的共享和交互需求。在处理大数据环境下的数据仓库设计时，这些原则和概念尤为重要，因为它们有助于构建一个能够有效整合、分析和呈现业务信息的统一平台。"