"商业智能核心技术与应用——数据仓库设计与数据模型"

数据仓库设计是商业智能核心技术与应用中至关重要的一环。数据仓库是一种面向主题的、集成的、稳定的数据库系统，能够随时间不断变化。它位于数据源和多维数据库之间，充当着承上启下的作用。数据仓库通过对来自不同数据源的统一处理和管理，以及灵活的展现方法，来帮助决策支持和分析。在设计数据仓库之初，需要将用户的分析需求纳入考虑范围，并基于业务数据库设计数据仓库，考虑业务数据源的结构。因此，数据仓库的设计理念应该坚持用户驱动与数据驱动相结合的模式。 数据仓库的设计范式是数据仓库设计的关键概念之一。其中1NF指的是如果一个表中没有重复的组，并且定义了关键字，所有非关键属性都依赖于关键字，那么这个表属于第一范式。2NF指的是如果一个表属于1NF，且不包含部分依赖性，即没有任何属性只依赖于关键字的一部分，那么这个表属于第二范式。3NF指的是如果一个表属于2NF，并且不包含传递依赖性，即没有一个非关键属性依赖于另一个非关键属性，或者说没有一个非关键属性决定另一个非关键属性，那么这个表属于第三范式。这些设计范式为设计数据仓库提供了指导和标准，确保数据的一致性和稳定性。 在数据仓库的设计过程中，需考虑多方面因素。首先，需要充分理解业务需求和用户的分析需求，将其纳入设计范围。其次，需要考虑业务数据库的结构和数据源的统一处理，以确保数据的一致性和集成性。同时，设计数据仓库时，需要考虑到未来的变化，使其具有灵活性和可扩展性。此外，还需要考虑到安全性和性能等方面的要求。在设计数据仓库时，应当注重数据的质量和一致性，以便为决策支持提供可靠的数据基础。 总之，数据仓库设计是商业智能核心技术与应用中至关重要的一环，通过对数据源的统一处理和管理，以及灵活的展现方法，来帮助决策支持和分析。在设计数据仓库之初，需要将用户的分析需求纳入考虑范围，并基于业务数据库设计数据仓库，考虑业务数据源的结构。数据仓库的设计范式为设计数据仓库提供了指导和标准，确保数据的一致性和稳定性。在数据仓库的设计过程中，需考虑多方面因素，包括业务需求、数据一致性、灵活性、可扩展性、安全性和性能等要求。因此，数据仓库设计需注重数据的质量和一致性，以提供可靠的数据基础支持。