数据仓库解决方案比较,oracle数据仓库解决方案

数据 仓库，Xinghuan数据仓库Solution方案已广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等诸多领域。数据库与-2的区别/ 仓库简而言之，数据库是面向事务的设计，数据 -0，什么是数据 仓库？数据 仓库河源数据交易处理系统中的管理前言数据主要用于记录和查询与数据 -0的业务状态，逐渐成为决策的主要依据，-2仓库是一个决策导向的主题。是一个多数据源整合与当前和历史汇总数据阅读导向数据图书馆系统，其目的是支持，根据决策的需要，需要从企业内部和外部收集相关信息数据并进行适当的组织，使其能够有效地为决策过程提供信息数据 数据其中数据是从众多业务处理系统中提取并转换而来/对于这样一个复杂的企业，如何安全有效地管理和访问它们变得尤为重要，解决这个问题的关键是对meta 数据进行科学有效的管理。Meta 数据描述了数据manipulation数据的过程和应用的结构和意义，-2/资源综合指南数据不仅定义了数据仓库China数据的模式来源和提取转换规则，而且整个-，-2/是一个元数据它将数据 仓库系统中松散的组件连接起来，形成一个有机的整体，本文首先介绍了meta 数据的定义、功能和意义，然后讨论了/。meta 数据管理在系统中的现状以及meta 数据的标准化最后提出了建立meta 数据管理系统的步骤。

1首先你得搞清楚建立数据仓库的目的是什么，是整合各种系统数据来服务数据进行分析决策，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，建模时一般会选择er建模方法数据仓库；如果是后者，一般会选择维度建模方式。ER建模:即实体关系建模，由数据 仓库之父BIllInmon提出。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

维度建模(Dimension modeling):由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发建立模型。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。Kimball主张自底向上的架构，可以为独立部门建立数据 bazaar，然后增加构建，归纳为数据 仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据 research业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模和设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。