文档介绍：第4章
数据仓库的设计与开发
(一)
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数据仓库分析与设计
数据仓库开发
数据仓库技术与开发的困难
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需求分析
数据仓库的索引技术
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需求分析
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(1)明确对于决策分析最有价值的主题领域有哪些?
(2)每个主题域的商业维度是哪些?每个维度的粒度层次有哪些?
(3)制定决策的商业分区是什么?
(4)不同地区需要哪些信息来制定决策?
(5)对哪个区域提供特定的商品和服务?
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(1)哪些源数据(操作型)与商品主题有关?
(2)在已有报表和在线查询中得到什么样的信息?
(3)提供决策支持的细节程度是怎样的?
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(1)衡量数据仓库成功的标准是什么?
(2)哪些关键的性能指标?如何监控?
(3)对数据仓库的期望是什么?
(4)对数据仓库的预期用途有哪些?
(5)对计划中的数据仓库的考虑要点是什么?
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(1)数据仓库的总数据量有多少?
(2)决策支持所需的数据更新频率是多少?时间间隔是多长?
(3)每种决策分析与不同时间的标准对比如何?
(4)数据仓库中的信息需求的时间界限是什么?
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通过需求分析,需要的数据包括:
(1)可用的数据源
(2)数据源的数据结构
(3)数据源的位置
(4)数据源的计算机环境
(5)数据抽取过程
(6)可用的历史数据
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数据仓库中的数据是为决策分析服务,而源系统的数据为业务处理服务。
需要决定如何正确地将这些源数据转换成适合数据仓库存储的数据。
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