数据仓库中的数据建模-2
逻辑建模（Logical Modeling）：在概念建模完成后，进入逻辑建模阶段，将概念模型转化为适合数据仓库的逻辑模型。关键任务包括： 设计事实表（Fact Table）：事实表是存储与业务过程相关的度量数据的中心表。要根据业务需求和概念模型确定事实表的粒度和度量。例如，如果需要分析销售额，可能将每笔销售作为事实表的一行，并包括与之关联的维度外键和销售金额。 ...
数据仓库中的数据建模-1
概念建模（Conceptual Modeling）：概念建模阶段涉及对业务需求和业务过程的理解与抽象。在这个阶段，业务用户、数据分析师和数据建模人员一起工作，以了解业务的核心目标和数据需求。关键任务包括： 确定业务的测量指标（Measure），即需要分析和跟踪的关键业务指标。例如，销售额、利润、订单数量等。 识别和定义业务过程的维度（Dimension），...
数据建模中支持使用的云计算资源类型有哪些_云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版(AnalyticDB for PostgreSQL)
云计算资源是企业数据智能平台中数据建模使用的基础，通过了解数据建模支持的云计算资源类型，并在系统设置模块添加数据建模需要使用的云计算资源类型对应资源，以备在物理化逻辑表和设置对应资源的质量规则时使用。本文介绍数据建模中支持使用的云计算资源类型。
数据建模功能有哪些
数据建模支持ER（Entity-Relationship）模型和维度模型两种数据建模方法，帮助用户完成数据模型、逻辑表的设计和管理。用户可对数据模型的层次结构进行管理，并对逻辑表字段进行设计。字段设计需要在数据标准的约束下，通过模型设计过程中引用标准数据元定义，设置逻辑表相关标准质量规则，保证不同的逻辑表设计人员按照统一口径进行操作。
如何导出表属性帮助表属性迁移_云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL版(AnalyticDB for PostgreSQL)
支持您通过导出数据建模基础信息功能，下载数据建模基础信息到本地进行查看并搭配导入功能，您可以快速实现工作组间的数据建模基础信息迁移。本文介绍如何导出数据建模基础信息。
「数据仓库架构」数据建模：星型模式
数据建模是现代数据工作流中的一个关键步骤，其目的是将原始数据组织成方便、高效的形式。如果一个可用的数据集易于访问，数据分析师和科学家将发现他们的工作更加容易。更快的分析和预测将导致更快的商业决策洞察力。建模的第一步通常是规范化数据，这是一个组织过程，通过减少不一致的依赖性和冗余来提高数据库的灵活性。如果你不熟悉的话，我建议你读一下这个和/或看一些视频！规范化数据库的问题是，任何真正有意思的数据洞....
千字干货带你入门数据仓库，跑通数据建模全流程（附视频）
近日，2022年个推TechDay“治数训练营”系列直播课第一期圆满举办。个推资深大数据研发工程师为大家深入浅出地介绍了数据仓库的前世今生以及数据建模的常用方法。本文对“治数训练营”第一期《数据仓库与维度建模》的干货内容进行了总结，同时也挑选了直播间的精彩提问做了Q&A梳理，带大家一起回顾首期课程。 点击观看直播回放视频>>https://www.getui.com....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
实时数仓Hologres
Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。欢迎加入钉群：实时数仓Hologres交流群32314975
+关注