数据仓库设计：主题与元数据的构建

"数据仓库主题设计及元数据设计是构建数据仓库的重要环节，旨在有效地管理和组织多维商务数据。本文将探讨两种主要方法：面向对象方法和信息包图，并重点介绍信息包图在自上而下建模中的应用，以及如何通过信息打包技术来确定数据仓库的主题和元数据。" 在数据仓库设计中，由于商务数据的多维性，传统的二维关系型数据库设计方法不再适用。面对三维以上的数据，有两种主流方法：面向对象方法和信息包图。面向对象方法利用工具如RationalRose将商务数据抽象为对象，便于模型化。另一方面，信息包图因其简单高效，被广泛应用于项目实践中，它能从用户视角出发，帮助明确信息需求。 信息包图是一种自上而下的建模技术，首先从用户需求出发，通过与用户交流确定信息需求，然后考虑所有信息源及其对商务活动的影响。这种方法允许设计者围绕特定主题或商务领域构建信息包，确保数据仓库设计的针对性和实用性。 信息打包技术包括四个主要阶段： 1. 概念模型构建：自顶向下分析商务数据的多维特性，使用信息打包图展示维度和类别的关系，类别是基于不同标准对维度的细分。 2. 关键指标筛选：从大量实体数据中挑选出核心指标，即关键性能指标或商务测量值，它们用于衡量商务信息。 3. 逻辑模型建立：在信息打包图基础上构建星形图，然后扩展为雪花图，这样可以更详细地描述实体间的关系。 4. 物理模型设计：依据数据标准定义实体、键、非键属性、数据容量、更新频率等，完成数据仓库的物理设计。 信息包图不仅有助于定义商务中的共同主题，如时间、顾客、地理位置和产品，还能协助设计关键商务指标、数据传递方式、数据聚合与移动、用户查询中的数据量，以及访问控制策略。通过这种方式，数据仓库能够更有效地支持商务决策，提供深入的洞察和分析能力。 数据仓库主题设计及元数据设计是确保数据仓库有效性和适应性的关键步骤。面向对象方法和信息包图提供了构建多维数据模型的手段，而信息打包技术则提供了一套系统化的自上而下设计流程，以确保数据仓库能满足用户的需求并提供高质量的分析数据。