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数据仓库系列之维度建模

上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展,其中Inmon主张自上而下的架构,不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反,Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。

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