为部门构建数据集市,构建数据集市一般所采取的方法有哪些

是数据仓库系统的基础，也是整个系统数据的来源。通常包括内部信息和外部信息。内部信息包括存储在RDBMS 数据和各种文档数据中的各种业务流程。外部信息包括各种法律法规、市场信息和竞争对手的信息等。数据的存储和管理是整个数据仓库系统的核心。数据 warehouse的真正关键是数据的存储和管理。数据仓库的组织管理决定了它不同于传统的数据仓库，也决定了它的外在数据表达式。

根据主题对现有业务系统进行提取、清理、有效整合和组织。数据仓库覆盖范围可分为企业级数据仓库和部门级数据仓库(俗称-) OLAP服务器有效整合数据进行分析所需，并按照多维模型进行组织，进行多角度多层次分析，发现趋势。其具体实现可分为ROLAP(关系联机分析处理)、MOLAP(多维联机分析处理)和HOLAP(混合联机分析处理)。

数据仓库3 数据结构为:企业数据模型层；数据层(操作类型数据，和谐数据，导出数据)；元数据层(操作类型数据，和谐数据层元素数据，数据。数据 Warehouse数据Repository是整个数据Warehouse环境的核心，在这里存储数据并为数据 retrieval提供支持。与被操纵的数据数据库相比，其突出特点是支持海量数据和快速检索技术。数据抽取工具将数据从各种存储方式中取出，进行必要的转换和排序，然后存储到数据 warehouse中。

数据转换包括删除对决策应用无意义的数据段；转换成统一的数据名称和定义；计算统计与求导数据；将默认值数据赋予默认值；统一数据的不同定义。元数据元数据描述了数据 in仓数据的结构和建立方法。根据用途不同可分为两类，即技术元素数据和商业元素数据。技术元素数据是数据仓库的设计人员和管理人员用于开发和日常管理数据仓库用于数据。

建立分析的建议-3集市于1995年底提交给银行管理层。在项目开始时，银行和Sybase professional services共同制定了本数据 集市的业务和技术要求。该项目的初步计划只是为信用卡部门提供风险分析。由于数据 集市只针对信用卡部门服务开发，因此数据的来源仅限于此。同时，银行还增加了外部数据来自第三方，加强对客户行为的分析能力。1996年，该行首次推出数据 集市应用。

Analysis数据Warehouse s构建方法随着不同企业不同管理信息系统(MIS)的大规模应用部门以及企业对数据管理的新要求，不仅要求可以实现，而且越来越多的要求是，各种应用系统能够在企业积累的、从外部企业获得的丰富信息资源的基础上，利用这些分散的、不一致的、杂乱的信息资源，即更多地参与数据分析与决策支持，由此出现了一种数据分析、处理与决策支持。

-3/仓库、数据 集市建立不同规格的成本经过国外咨询机构的专门评估，在一定程度上可以借鉴。但是这些结果在国内不一定适用，因为国情不同，国内构建造价需要专门考察。以人作为企业的客户主题构建数据集市为例，一般费用在20-50万元之间。数据 集市的设计可以采用迭代法。在迭代开发中，每次迭代都会给最后的结果增加新的功能。

通俗地说，就是将不完善的中间产品交付给客户进行多次“试用”，然后再正式交付。这些中间产品有些功能还没有添加，还不稳定，但是客户提出修改意见后，开发人员更能了解客户的需求。如此反复，产品质量才能逐渐接近客户的要求。这种开发方式周期长，成本高，但可以避免整个项目的返工风险，更适合大型高风险项目。

1的特性。数据集市包含小规模。2.有具体的应用。3.面临部门。4.由业务定义、设计和开发部门。5.业务部门管理维护。6.可以很快实现。7.买的比较便宜。8.投资回收快。9.工具集的紧密集成。10.提供数据 warehouse的更详细和预先存在的汇总子集。11.可以升级到完整的数据仓库。

数据集市China数据的结构通常被描述为星型结构或雪花型结构。星型结构由两个基本部分组成，一个事实表和各种支持维度表。事实表描述数据 集市最密数据。在电话公司中，用于通话的数据是典型的最密集的数据；在银行中，与对账和ATM相关的数据是典型的最密集的数据。对于零售行业，销售和库存数据最为密集数据以此类推。事实表是预先连接在一起的各种类型的组合。它包括:反映建立事实表目的的实体的主键，如订单、销售、电话等。，主键信息，连接事实表和维度表的外键，外键携带的非键值数据。

事实表是高度索引的。事实表中出现30到40个索引是很常见的，有时事实表的每一列都有索引，这使得事实表中的数据非常容易阅读。但是，导入索引所需的资源数量必须为等式提供一个因子，通常情况下，事实表中的数据不可更改，但数据可以输入。一旦记录输入正确，该记录中的任何内容都不能更改，维度表是围绕事实表构建的。