data-warehouse

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    來自wiki, 數據沿襲被定義爲一個數據生命週期,包括數據的起源以及它隨時間推移的位置。它描述了數據在不同流程中發生的情況。它有助於提供對分析管道的可視性,並將追蹤錯誤簡化爲源頭。 數據出處記錄影響感興趣數據的輸入,實體,系統和過程,實際上提供了數據及其起源的歷史記錄。 看來這兩個概念都在談論數據的來源,但我仍然對這些差異感到困惑。兩個概念都一樣嗎?如果他們不同,有人可以分享一個例子嗎? 感謝,

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    所以我試圖建立一個服務的數據倉庫,其中每個客戶都有自己的數據庫和獨特的架構。我該如何設置倉庫,以便每個客戶都自動設置自己的語義層/關係模型(因爲我們(集中)不知道每個數據庫中的內容)以便每個客戶都可以輕鬆報告他們的數據?有沒有我們可以遵循的自動過程?我錯過了什麼嗎?

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    我們正在慢慢改變DWH中的維度。類型1,類型2,類型3等。這使我們能夠跟蹤維度表中的更改。但是,跟蹤事實表中變化的方式是什麼?

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    在星型模式的維度中爲37種不同屬性/「檢查點」(可以分級爲通過/失敗/不適用)建模的最佳方式是什麼?事實表中的每一行都是針對相關檢查點進行分級的通信? TL; DR: 我已經開發了星型架構模型,其中在事實表中的每一行是一個單一的通信。這些通信經歷了一系列分級的「檢查」(例如「張貼時間」,「正確的電子郵件主題」,「XYZ內容正確複製」等),並且每個檢查可以被評爲「合格」,「錯過」或「不適用」。 不同

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    在我的教材中,它說數據倉庫中的數據只在一段時間內有效,換句話說,它被認爲是時間依賴的,但根據數據倉庫的四個特點,非易失性屬性表示一次數據已在數據倉庫內輸入,不能隨意更改。 那麼有沒有數據倉庫的其他任何涉及數據倉庫時間依賴的屬性?

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    我們的組織結構爲組(A,B,C ...)和單元(A1,B2)等等) 層次結構作爲條款存儲在主數據數據庫中,包含有效日期和附加屬性。這樣我們知道B2單位是「審計亞洲」,直到上個月纔是「法律事務」。然而,像合同管理工具這樣的系統只是使用代碼:例如「合同123456由B2單元管理」;我的問題是:我們應該怎麼知道哪個 B2被引用? 至於我可以看到有兩種方法可以做到這一點: 每一個組織實體都有一個唯一的ID

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    首先,我試圖通過說明它們與星型圖式和雪花圖式區分開來。但是在嘗試對錶格進行規範化以創建雪花模式時遇到問題。 所附的圖像是星型模式 enter image description here 我試圖創造dimcustomer另一個維度表,但我不知道我能說出桌子上。請,任何幫助,將不勝感激。 雪花架構 enter image description here

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    在報告中,我有下從事實表聯接: 加入... LEFT JOIN DimState AS s ON s.StateCode = l.Province AND l.Locale LIKE (s.CountryCode + '%') 的更多信息: 事實表中有59567773行 L.Province可以匹配DimState一個StateCode :42,346,471行71% L.Province無

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    當設計一個用於分析診所進度計劃過程的維度模型時,是預約糧食在事實表中嗎? 如果約會是糧食,如何計算預訂屬性,如超額預訂屬性?

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    有關維度建模和角色扮演的問題。 我們有一個地址維度是「角色扮演」。我們收到來自不同來源的地址,包括CRM系統。地址也可以是不同的類型,例如公司地址,個人等。因此,從角色扮演地址維度中,單個地址可以被標記爲公司和地址的地址以用不同的事實來計費。 有不同的事實表,他們有不同的密鑰,將保存地址數據。 Fact_Sales將具有諸如Customer_Address_Key,Company_Head_Off