数据仓库维度建模与主题模型

数据仓库 维度建模与主题模型组合与维度建模都是一致的，从业务视角出发，业务视角出发，支撑分析决策。数据仓库主要用于支撑决策，它主要是为分析决策服务，而决策服务是一种经营手段。数据仓库是面向主题的，允许用户简单定义复杂的分析决策，并与业务决策进行关联，以支撑决策。主题设计是用于关系建模和业务场景的模型，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。DWS基于多维模型，和DWI层数据粒度保持一致。DWR基于多维模型，和DWI层数据粒度保持一致。DM面向展现层，数据有多级汇总。汇总表是从数据架构中实体关系(如主题域、主题域等)形成关系，每个数据表对应一张表，用于分析自身产生的关系，然后对这些数据进行维度评价。数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则。数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则，其描述了公司层面对某个数据的共同理解，这些理解一旦确定下来，就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。模型设计是通过数据标准关系建模中的业务对象，它主要负责数据分层管理、业务对象、维度模型和业务对象的关系。维度建模是从分析决策的需求出发构建多维模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。