第六章 数据仓库的设计与开发.ppt

文档介绍：第6章
数据仓库的设计与开发
(二)
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数据仓库开发
数据仓库技术与开发的困难
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数据质量与数据清洗
数据粒度与维度建模
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需求
分析
数据
装载
信息
查询
概念
设计
逻辑
设计
物理
设计
数据
抽取
数据
转换
知识
探索
数据仓库增长
数据仓库维护
数据仓库评估
决策
支持
数据
获取
分析与
设计
维护与评估
数据仓库开发过程
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确定决策主题域
分析主题域的商业维度
分析支持决策的数据来源
确定数据仓库的数据量大小
分析数据更新的频率
确定决策分析方法
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建立概念模型:对每个决策主题与属性以及主题之间的关系用E-R图模型表示。
E-R图将现实世界表示成信息世界,便利向计算机的表示形式进行转化。
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将概念模型(E-R图)转换成逻辑模型,即计算机表示的数据模型。
数据仓库数据模型一般采用星型模型。
星型模型由事实表、维表组成。
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对逻辑模型设计的数据模型确定物理存储结构和存取方法。
数据仓库的星型模型在计算机中仍用关系型数据库存储。
物理设计还需要进行存储容量的估计;确定数据存储的计划;确定索引策略;确定数据存放位置以及确定存储分配。
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