数据仓库建模 视频

数据仓库建模、-3/仓库数据建模数据仓库后面是两个典型的9-0/和基于主题域的实体关系建模，分别以Kimball和Immon为代表。如何建立和评价-3仓库逻辑模型逻辑模型参考数据数据，财务数据 建模工具，数据 建模流程可以实现。

根据数据 Library和-3仓库建模的现行方法，主要分为四类。第一类是我们最熟悉的关系的三种范式数据library建模。通常，我们使用三种范式建模方法来建立各种可操作的数据库系统。第二类是Inmon倡导的三范式数据-2建模与operational数据library系统的三范式建模有些不同。英蒙的数据仓库建模方法分为三层。第一层是实体关系层，即企业的业务数据模型层，在这一层上，与企业的运营类型相关。第二层是数据 itemset层，该层中的建模方法根据数据的生成频率和访问频率等因素，与企业数据库系统-0的操作类型相关。第三物理层是第二层的具体实现。

Finance可以通过实现数据建模tools、数据建模processes等来实现。供应链智能金融技术整合供应链和财务数据实现财务数据 建模提供更全面准确的财务信息和分析。数据收集与整合:首先需要从供应链和财务系统收集相关信息数据。这些数据可以包括供应链活动、采购订单、销售订单、库存变动、成本信息、收入和费用等。然后，将这些数据整合成一个统一的数据平台或数据 仓库。

包括删除重复的数据，处理缺失值，统一数据的格式。另外数据可能需要进行转换计算，以满足财务建模的需要。数据 建模关联:经过数据清理转换，财务可以开始数据 建模。这包括定义财务指标、创建财务报表和分析模型。通过将供应链数据与财务数据相关联，可以建立供应链活动与财务绩效之间的关系，并且可以揭示隐藏的财务洞察。数据分析与可视化:一旦完成数据 建模，可以使用数据分析与可视化工具探索和解释金融数据。

详细给你讲讲星形模型和雪花模型。星型模型vs雪花型多维/建模以直观的方式组织数据，并支持高性能数据 access。每个多维数据模型由多个多维数据模型表示，每个多维数据模型由一个事实表和一组维度表组成。最常见的多维模型是星形模式。星型模式下，事实表居中，多个维度表呈放射状分布在其周围，并与事实表相连。在星形的基础上，发展出雪花图案。我们来比较一下两者的特点。

每个指标实体代表一系列相关的事实，并完成特定的功能。位于星图星角的实体是一个维度实体，其作用是限制用户的查询结果，过滤数据使索引实体查询返回较少的行，从而缩小访问范围。每个维度表都有自己的属性，维度表和事实表通过关键字关联。虽然星形模式是一个关系模型，但它不是一个标准化的模型。在星型模式下，维度表被故意反规范化，这是OLTP系统中星型模式和关系型模式的基本区别。