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。