元数据模型是关于现有操作型业务系统数据源的描述信息,包括物理数据结构、数据项的业务定义与更新频率、数据项的有效值以及其他具有相同业务含义的数据项清单。数据仓库的多维模型标准包括星型模型和雪花维模型,前者由维和事实表构成,后者由相互关联的多个维表组成,通过减少数据存储量增加模型的灵活性,但查询复杂化。时间维用来描述事实数据的时间属性,包括Year、Quarter、Month、Day、Hour、Minute、Second等层次。
数据仓库中的元数据模型介绍及应用
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逻辑数据模型:数据仓库的核心
逻辑数据模型在数据仓库中扮演着关键角色,它连接着源数据和最终用于分析的应用数据模型。它负责:
存储和管理数据: 定义数据结构、组织和存储采集的数据,为后续分析奠定基础。
回答业务问题: 通过逻辑模型,可以将业务问题转化为数据查询,从而提取有价值的信息。
数据清洗和转换: 定义数据清洗和转换规则,确保数据质量和一致性。
支持多种应用: 为数据集市、商业智能 (BI) 工具和数据挖掘等应用提供数据基础。
建模方法论:
构建逻辑数据模型通常采用以下方法:
实体关系 (ER) 建模: 识别数据实体及其关系,构建实体关系图 (ERD)。
维度建模: 定义事实表和维度表,适用于分析型应用。
逻辑数据模型的价值:
数据理解和沟通: 提供清晰的数据视图,方便业务人员和技术人员理解数据。
数据质量保证: 通过定义数据规则,确保数据的一致性和准确性。
应用开发效率: 简化数据访问,提高应用开发效率。
逻辑数据模型是数据仓库建设的基石,它为数据整合、分析和应用提供了一个坚实的基础。
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