关于数据集市、数据湖和数据仓库的理解
使用 | 主存储库支持操作和性能分析 |
上市时间 | 数周,数天,数小时——取决于方法 |
用户 | 高 |
数据增长 | 低到中等 |
成本 | 中级到高级 |
使用场景 | 一线业务报告 |
上市时间 | 分钟,小时 |
花费成本 | 低 |
用户要求 | 低 |
数据增长 | 低 |
关于数据仓库治理的最佳实践
关于数据仓库中的元数据
关于数据建模及其不同阶段的指导
高级维度建模技术
客户ID | 医疗费用 |
521 | 20000 |
ID | 客户ID | 推断 | 名字 |
15 | 423 | 0 | John |
16 | 478 | 0 | Adam |
17 | 521 | 1 | Unknown |
FK_客户 | 医疗费用 |
17 | 20000 |
ID | 客户ID | 推断 | 名字 |
15 | 423 | 0 | John |
16 | 478 | 0 | Adam |
17 | 521 | 0 | Ian |
使用缓慢变化的维度跟踪数据仓库中的历史数据
数据清理的3个阶段,以确保数据仓库中的数据准确性
ETL在数据仓库体系结构中的作用
如何选择合适的数据集成方法
数据仓库和商业智能这两种技术互补吗
要避免的数据仓库优化错误
确保数据仓库安全的最佳实践
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