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数据模型在数据仓库中的作用
2024-11-27
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数据组织与存储策略

  • 数据模型是数据仓库商业智能系统的核心,通过合理的数据组织和存储策略,确保高效、低成本、高质量地利用数据。数据模型将业务需求、数据存取和使用角度结合,实现有序存储。

业务梳理与整体视角

  • 数据模型全面梳理业务流程,建立全方位数据视角,助力业务人员和开发者达成共识。这促进主要业务术语共识,推动业务与技术交流。

支持数据分析与决策

  • 通过维度建模方法,如星型模型和雪花型模型,数据模型更好满足BI数据分析需求,支持决策制定。优秀数据模型提升查询效率,减少冗余,改善统计口径一致性,提升数据分析质量。

灵活性与适应性

  • 数据模型需具备足够灵活性和适应性,以因应业务系统或数据源结构变化。域/映射模型(DMM)引入领域和映射概念,允许对象和属性动态变化,保持数据仓库结构不变,更好适应频繁变化的业务需求。

跨部门中立性

  • 数据模型跨部门中立,表达和覆盖所有业务领域,确保不同部门数据一致性。此外,数据模型支持企业内外业务信息传达。

数据模型是数据仓库建设基石,在合理架构和方法下,提升数据处理能力、业务效率和决策支持,确保数据一致性和系统灵活性。

深入了解数据模型在数据仓库中的关键作用后,若您希望在数据分析领域迈出更为肯定的步伐并获得行业认可,考虑获得CDA(Certified Data Analyst)认证将是明智之举。该认证旨在验证您在数据分析领域的专业技能,帮助您在就业市场上脱颖而出。待您掌握数据模型等重要概念后,CDA认证将成为您职业生涯中强有力的支持者。

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