33问答网
所有问题
当前搜索:
kimball维度建模总线矩阵
维度建模
(
Kimball
架构)
答:
这时,通常的解决方案是建立杂项维度,将这些字段建立到一个维表中,在事实表中只需保存一个外键即可,杂项维度可以理解为将许多小维表通过行转列的方式存储到一张大维表中的处理方案。 指维度属性直接存储到事实表中的维度。 事实表作为数据仓库
维度建模
的核心,紧紧围绕着业务过程来设计,通过获取描述业务过程的度量来表...
数据仓库
建模
理论及实践-从0到1
答:
Bill Inmon的ER模型(实体关系模型)通过规范化减少冗余,但不直接支持深度分析;相比之下,Ralph
Kimball
的
维度
模型以事实和维度为核心,清晰直观,适合进行深入的数据分析。
建模
的真谛在于服务数据分析,它的焦点在于提升需求分析效率和复杂查询的表现。核心是事实表,分为事务事实(如超市购买记录,记录细节...
实战案例 |如何参照阿里OneData构建数据指标体系?
答:
以
维度建模
作为理论基础,构建
总线矩阵
,定义业务域、数据域、业务过程、度量/原子指标、维度、维度属性、修饰词、修饰类型、时间周期、派生指标等。 业务域 :比数据域更高维度的业务划分方法,适用于特别庞大的业务系统,且业务板块之间的指标或业务重叠性较小。例如用车业务板块包含乘客端、司机端,电商业务板块包含商城、...
维度建模
的流程
答:
三、4步骤
维度
设计过程 1、选择业务过程 业务过程是组织完成的操作型活动。业务过程事件建立或获取性能度量,并转换为事实表中的事实。多数事实表关注某一业务过程的结果。过程的选择是非常重要的,因为过程定义了特定的设计目标以及对粒度,维度,事实的定义。每个业务过程对应企业数据仓库
总线矩阵
的一行。2...
指标管理体系设计
答:
模型设计:以维度建模理论为基础,基于
维度建模总线
架构,构建一致性的维度和事实。数据体系架构 2 指标的规范定义 指标的规范定义,以维度建模作为理论基础,构建
总线矩阵
,划分和定义数据域、业务过程、维度、度量/原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标等。指标的规范定义 ①数据域 指面向业务...
企业建设数据中台要遵守哪些原则?
答:
二、数据标准化 数据标准化,在阿里的数据中台思想中叫做OneData。实现数据资产各域、主题、模型、字段、指标命名等的统一规范,值得强调的是,数据标准化一定要在源头解决,如果一个庞大的企业的业务系统数据资产都遵循这个原则,那应该是非常厉害了。我们可以利用
维度建模
的方式建设
总线矩阵
,对数据域与业务...
《OneData数据
建模
:建设企业级「好数据」》
答:
实施中,数据
建模
需关注数据仓库的分层设计,如使用贴源层、公共层(CDM)和应用层,以及遵循命名规范,如OneModel。在开发流程中,
总线矩阵
和数据对比是关键,它们帮助我们理解和设计准确的指标和
维度
。效率与平衡 在实践中,需要在效率与成本之间找到平衡,例如优先考虑小数据的交付效率,同时考虑大业务的...
其他人还搜
范式建模与维度建模
kimball建模
维度建模的三种模型
维度建模步骤
维度建模课程
总线矩阵是什么
总线矩阵的作用
数据仓库总线矩阵
范式建模