浅谈数据仓库建设中的数据建模方法.pdf_浅谈数据仓库建设中的数据建模方法资源-CSDN文库

版权申诉

实体建模法

5星 · 超过95%的资源 162 浏览量 2021-05-19 21:30:59 上传评论收藏 531KB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

浅谈数据仓库建设中的数据建模方法

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应

的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM 和 NCR，这

两家公司的除了能够提供较为强大的数据仓库平台之外，也有各自的针对某个行业的数据模

型。

例如，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model)，而 NCR 有自

己的 FS-LDM 模型。在电信业，IBM 有 TDWM（Telecom Data warehouse model），而

NCR 有自己的 TS-LDM 模型。因此，我们看到，不同的公司有自己针对某个行业的理解，

因此会有不同的公司针对某个行业的模型。而对于不同的行业，同一个公司也会有不同的模

型，这主要取决于不同行业的不同业务特点。

举例来说，IBM 的 TDWM 的模型总共包含了以下 9 个概念，如下图：

图 1. IBM 的 TDWM 概念模型

可能很多人要问，为什么你们的模型是 9 个概念而不是 10 个，11 个呢？你们的数据仓

库模型的依据又是什么？其实这是我们在给客户介绍我们的数据模型时，经常被问到的一个

问题，我希望读者在读完本文时，能够找到自己的答案。

虽然每个行业有自己的模型，但是，我们发现，不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，

却都有着共通的基本特点。

本文的主要目的之一，就是希望读者能够通过对本文的阅读，同时，结合自己对数据仓库建

设的经验，在建设数据仓库的时候能够总结出一套适合自己的建模方法，能够更好的帮助客

户去发挥数据仓库的作用。

模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进

行抽象，处理，生成各个阶段的模型。

回页首

为什么需要数据模型

在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？

首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：

 简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的

报表，以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大

部分表现形式为数据库和前端报表工具。

 数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，

整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，

并且能够提供特定的领导决策数据。

 数据仓库阶段：这个阶段，主要是按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，

整理，并且能够按照各个业务部门的需要，提供跨部门的，完全一致的业务报表数据，

能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据，同时，为领导决策提供全面的数

据支持。

通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区

别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性

的意义。

一般来说，数据模型的建设主要能够帮助我们解决以下的一些问题：

 进行全面的业务梳理，改进业务流程。在业务模型建设的阶段，能够帮助我们的企业

或者是管理机关对本单位的业务进行全面的梳理。通过业务模型的建设，我们应该能

够全面了解该单位的业务架构图和整个业务的运行情况，能够将业务按照特定的规律

进行分门别类和程序化，同时，帮助我们进一步的改进业务的流程，提高业务效率，

指导我们的业务部门的生产。

 建立全方位的数据视角，消灭信息孤岛和数据差异。通过数据仓库的模型建设，能够

为企业提供一个整体的数据视角，不再是各个部门只是关注自己的数据，而且通过模

型的建设，勾勒出了部门之间内在的联系，帮助消灭各个部门之间的信息孤岛的问题，

更为重要的是，通过数据模型的建设，能够保证整个企业的数据的一致性，各个部门

之间数据的差异将会得到有效解决。

剩余13页未读，继续阅读

内容反馈

版权申诉

l1992902

2022-11-22

超赞的资源，感谢资源主分享，大家一起进步！

商业数据

粉丝: 1
资源: 9

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈

feedback-tip