企业数据模型到数据仓库模型转换步骤解析

"该资料主要讲述了企业数据模型向数据仓库数据模型转化的过程，涉及数据仓库的基本概念、特点以及转化步骤。" 在企业信息化进程中，数据模型起着至关重要的作用，它为企业提供了一个统一的数据视图。企业数据模型通常是从整体业务角度构建的，关注核心业务数据，不包含所有细节，且独立于具体应用，是企业信息化建设的基础。而数据仓库则是为了支持管理层决策，以主题为导向，集成了来自多个源的数据，并保持非易失性，随着时间变化提供历史数据分析。 数据仓库的特点包括： 1. 面向主题：数据仓库中的数据围绕特定业务领域组织，而非特定应用。 2. 集成：数据仓库整合了来自不同系统的数据，实现数据的一致性。 3. 非易失性：数据仓库的数据一旦加载，一般不再更新，只允许查询操作。 4. 随时间变化：数据仓库记录了数据随时间的变化，支持时间维度的分析。 将企业数据模型转化为数据仓库数据模型的过程主要包括以下几个步骤： 1. **选择感兴趣的数据**：根据数据仓库项目的目标和企业需求，确定需要纳入的数据元素，分为肯定需要、肯定不需要和可能需要的元素。 2. **在键中增加时间**：为了追踪数据随时间的变化，通常需要在主键中添加时间戳或时间维度。 3. **增加派生数据**：根据业务需求，通过现有数据元素生成新的派生字段，以便进行更复杂的分析。 4. **确定粒度级别**：定义数据仓库中最细粒度的数据级别，这决定了数据仓库的存储和查询效率。 5. **汇总数据**：对数据进行预计算和汇总，以优化查询性能，满足快速报告和分析的需求。 6. **合并实体**：将相关实体组合在一起，形成更高级别的业务对象。 7. **建立数组**：在需要的情况下，创建数组或集合，以处理多值属性或复杂关系。 8. **分离数据**：根据事务型数据和参照型数据的特点，分别处理，确保数据仓库的高效性和稳定性。 在处理源数据结构时，应根据实际需要决定是否包含所有元素，如大部分列都需要，则全量引入；反之，若只需少数列，则可适当排除。同时，派生字段的保留便于未来算法调整和问题排查。 这个过程旨在创建一个能够支持决策分析、反映企业业务发展变化的数据仓库模型，从而提升企业的运营效率和决策质量。在实践中，这些步骤可能会有所调整，以适应具体项目的需求和环境。