如何创建数据仓库（怎么建立数据仓库）

本篇目录：

1、数据仓库数据建模的几种思路2、请问数据仓库都用什么建立?3、软考数据库:顺利开发数据仓库的七种思路4、数据平台建设的方案有哪几种?5、如何设计、创建一个面向CRM的数据仓库?6、浅析数据仓库的构建方法

数据仓库数据建模的几种思路

1、数据库和逻辑模型有概念模型、层次模型、网状模型和关系模型四种。逻辑模型，是指数据的逻辑结构。逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出业务部门的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用。

2、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。

3、第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。

4、第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。

5、数据仓库模型设计时，常用的三种范式：0范式，即没有范式，只有一列，所有数据信息放到一起，没有字段划分。优点：一列通吃所有数据。缺点：排序、查找不方便。1范式，列拆分，原子性。

6、ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。

请问数据仓库都用什么建立?

1、第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。

2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

3、背景资料 工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。

4、问题九：建立数据仓库，用什么数据库软件好 开源的数据库不少，公司内部使用的话，看你的实际需求，如果结构比较简单，数据量不大的，从网上下载个mysql和对应的管理工具就行。

5、设立代理键：代理键是维表中一些没有业务含义的字段，只是一个由数据仓库加载程序时建立的数字。2 空间数据仓库构建方法。

软考数据库:顺利开发数据仓库的七种思路

1、第二，体系结构的性。它使得项目在各个阶段转换时，数据仓库和它所支持的系统的物理以及逻辑架构都具有持续性，不会发生改变。这也是你能提供的。发出警告 最后你要记住，你并不是登上新大陆的人。

2、数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式(Star Schema)是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。

3、数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。

4、一般决策大致包括发现问题、确定目标、价值准则、拟定方案、分析评估、方案选优、试验验证、普遍实施这8个基本步骤。

5、数据仓库是一种用于存储和管理大量数据的软件技术，广泛应用于商业智能、决策支持系统和组织内部数据分析等领域。

6、D.数据仓库是从数据库中导入大量的数据，并对结构和存储进行组织以提高查询效率 参考答案：B 要点解析：从结构的角度看，数据仓库主要有企业仓库、数据集市和虚拟仓库等3种模型。

数据平台建设的方案有哪几种?

黄金数据期：将整合后的数据进行进一步处理，找到数据与数据之间的关联，根据企业自身的特点，将数据贯穿起来，让有价值的数据变成企业的价值链，然后根据这个价值链进行数据的分析和展现，继而达到实现数据分析平台建设的目的。

逻辑架构 数据源层：所有数据的源头。来源于多个业务系统。数据格式不统一，尚待清洗。操作数据存储（ODS）层：介于业务系统与数据仓库间的隔离层， 通常在该层中完成ETL的大部分工作。

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。

如何设计、创建一个面向CRM的数据仓库?

1、普遍有两种做法：一是将CRM与SFA（salesforceautomation，自动销售软件）相结合；一是将CRM与数据仓库相结合。

2、数据仓库的构建，一般采取先构建数据集市，最后将各个数据集市整合在一起形成数据仓库的渐进模式；通过概念层、逻辑层、物理层建模，确定相关主题域的数据集市并对其进行联机分析处理。

3、采用理想的数据库设计工具，比如：SyBase 公司的 PowerDesign，她支持 PB、VB、Delphe 等语言，通过 ODBC 可以连接市面上流行的 30 多个数据库，包括 dBase、FoxPro、VFP、SQL Server 等，今后有机会我将着重介绍 PowerDesign 的使用。

4、数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。

5、crm系统是客户关系管理系统。客户关系管理系统，是指利用软件、硬件和网络技术，为企业建立一个客户信息收集、管理、分析和利用的信息系统。

浅析数据仓库的构建方法

1、在数据仓库的构建过程中，利用模糊数学可实现数据仓库内数据的语义表示，丰富数据加工的手段，提高分析处理的能力。

2、如果是后者，一般会选择维度建模方法。ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

3、构建企业级的数据仓库第一步就是要确定主题，其实确定主题就是确定数据分析或前端展现的主题。主题要体现出某一方面的各分析角度和统计数值型数据之间的关系，确定主题时要综合考虑。这一点是非常重要的，大家一定要重视。

4、数据整合和清洗：在数据中台搭建的过程中，首先需要对企业内部的各个业务系统和数据源进行整合和清洗。通过数据的整合和清洗，消除数据的冗余和错误，提高数据的质量和准确性。

5、业务驱动：在进行数据仓库建设时，要始终以业务需求为驱动。从业务角度出发，理解数据需求，确保数据仓库中的数据能够支持业务决策。业务需求是数据仓库建设的基石，所有的技术、人员、流程等都需要围绕业务需求进行优化。

6、为了解决大数据量、异构数据集成以及访问数据的响应速度问题，采用数据仓库技术，为最终用户处理所需的决策信息提供有效方法。

到此，以上就是小编对于怎么建立数据仓库的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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