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TD数据仓库模型介绍及建模过程
TD数据仓库模型介绍及建模过程
数据仓库
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TD数据仓库模型介绍及建模过程,文档详细描述TD数据仓库的建模方法
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数据仓库-数据建模过程
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1. 自顶向下： 先通过ETL将数据汇集到数据仓库中，然后再通过数据复制的方式推进各个数据集市； 2. 自底向上： 先通过ETL将数据汇集到数据集市中，然后再数据复制的方式提升到数据仓库中；
数据仓库建模
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1 什么是数据模型 2 为什么需要数据仓库模型 3 如何建设数据仓库模型 3.1 数据仓库数据模型架构 3.2 数据仓库建模阶段划分 3.4 数据仓库建模方法 4 数据仓库建模案例 4.1 零售行业案例分析
数据仓库的模型设计
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数据仓库的模型设计 A. 数据建模方法论 数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。 模型设计分为三个阶段： 1，概念模型 对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。 一般划分为8个主题域： 客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销
数据仓库模型简介
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数据仓库的设计介绍，理念的描述.数据仓库基本结束，不同分层的介绍。
数据仓库建模方法论
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数据仓库建模方法论： 数据仓库概念 数据仓库数据架构 逻辑数据模型 数据模型标准化工艺流程
TD模型参考 FS-LDM V10.zip
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Teradata 模型参考，版本为V10，银行业
TeraData金融数据模型（银行十大主题划分）
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Teradata FS-LDM是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构、地域、营销、渠道。
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数据仓库(DW)概念的创始人W. H.Inmon对数据仓库下了这样的定义：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。”数据仓库将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，使原始数据发生了质的变化，转化为适合分析的导出型数据，并按照决策主题的需要进行重新组织。 [1]
数据仓库：业务模型分析与设计步骤
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数据仓库：业务模型分析与设计数据仓库：业务模型分析与设计数据仓库：业务模型分析与设计数据仓库：业务模型分析与设计
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IBM数据仓库需求建模方法及行业数据仓库模型IBM数据仓库需求建模方法及行业数据仓库模型
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数据仓库过程中数据建模是最关键的技术环节,它直接决定数据仓库的成败.业务的发展促使数据仓库不断变化,而数据模型的可扩展性决定数据仓库对新需求的适应能力.
数据仓库建模过程及相关工具
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详细介绍数据仓库建模过程及相关工具
数据仓库体系架构、主要过程与技术介绍
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中科院计算所的培训教材 关于数据仓库 以及体系架构的 有些启发性 分享下
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在TD数据仓库的实施过程中，首先从项目前期准备开始，这包括项目启动会议，确定项目范围、目标、验收标准以及实施计划。成立项目组并明确各成员职责，制定教育训练计划和服务流程，确保团队协作的有效性。 业务探索...
数据仓库维度建模培训ppt
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综上所述，数据仓库维度建模涵盖了从规划、架构设计到实施的全过程，涉及数据的接入、存储、转换和应用等多个层面。理解并掌握这些知识点对于构建高效、灵活且满足业务需求的数据仓库至关重要。
Teradata金融数据模型( FS-LDM)V10.0 BOOK-1.rar
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1. **概念数据模型**：在数据建模中，概念数据模型是最高级别的抽象，它关注业务实体、关系和业务规则，不涉及特定数据库系统的细节。FS-LDM中的概念数据模型可能包含了银行账户、客户、交易、投资等核心金融实体，...
数据仓库模型excel模板
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td 概念总结啊
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在IT领域，"TD"通常指的是Teradata，它是一个领先的数据仓库解决方案提供商，以其高性能、可扩展性和大数据处理能力而闻名。数据仓库是Teradata工作的重要背景，让我们深入了解一下数据仓库（Data Warehouse）的核心...
数据仓库建模探讨（1）
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数据仓库建模 数据仓库建模探讨之路。
数据仓库建模技术 详细描述建模方法和步骤
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详细描述建模方法和步骤，章节简短、直接。通俗易懂
数据仓库与数据集市建模
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数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。维度建模(dimensionalmodeling)是专门用于分析型数据库、数据仓库、数据集市建模的方法。它本身属于一种关系建模方法，但和之前在操作型数据库中介绍的关系建模方法相比增加了两个概念：表示对分析主题所属类型的描述。比如"昨天早上张三在京东花费200元购买了一个皮包"
数据仓库应用实例
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本例采用的是SQl Server2005所提供的商业智能服务和工具，通过实例可以加深数据仓库的理解，例子是需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段 内销售的业绩。
数据仓库维度建模设计原则及应用
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自从20世纪90年代提出数据仓库的概念以来, 数据 仓库技术得到了很大的发展. 数据仓库是一个面向主题的、 集成的、时变的、非易失的数据集合, 支持管理部门的决 策过程. 在数据分析和决策支持领域, 数据仓库被认为是 集成和存储各种分析数据的最佳手段, 它通过对大量分散 的数据进行抽取, 经过加工转换, 实现对数据的集成和综 合管理, 为决策分析提供统一的、高质量的数据平台. 与 传统的数据库系
数据建模持续更新
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数据建模的整个流程，将会持续更新，也是个人的知识收集。
数据建模资料
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数据建模评分卡，比较偏向理论，内容一般，还可以，适合新手
数据仓库优化步骤
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数据仓库优化步骤
数据治理与数据仓库模型建设
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数据治理与数据仓库模型设计的建设流程讲解
T
eradata
F
SLDM
与建模过程
2015/07
/
Teradata
金融业逻辑数据模型
FS-LDM
本文件署保密资料，未经
Teradata(
中国
)
有限公司的书面许可，不得翻印或外传
•
交易系统数据
模型
•
什么是数据模
型
DM?
•
为什么
ED
W
需要逻辑数据模
型
?
•
什么是
Tera
data FS-L
DM ?
•
Teradata
FS-LDM
主题介
绍
•
Teradata
FS-LDM
建模过
程
交易系统数据模型
-
最重要的实体
客
户
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交易系统数据模型
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实体关系
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其他实体
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道
渠
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务
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