数据仓库十大主题模型？

一、数据仓库十大主题模型？

数据仓库十大的主题模型如下

高层模型：考虑所有上层主题，主题之间的关系

中层模型：细化 上层主题 数据项

物理模型：基于性能，存储，平台特点，数据合并，分区设计

维度建模（Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔）提出 （当前最主流的模型）

星型：所有维表直接连接到事实表

雪花型： 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上

二、数据仓库与数据模型的区别？

数据模型是负责读取数据，数据仓库负责存储数据，功能不同

三、数据仓库的数据模型是什么？

数据仓库接典型的两种数据仓库建模的理论是维度建模和基于主题域的实体关系建模，这两种方式分别以Kimball和Immon两位大师为代表。维度建模以数据分析需求为驱动，倡导总线架构：一致的事实和一致的维度，这种数据模型易于用户理解和数据分析操作。基于主题域的实体关系建模以源系统数据为驱动，整合企业的所有数据，站在企业级的高度对数据进行抽象，整合，采用3NF的实体关系理论建模，这种数据建模方式以更为抽象的方式尝试建立一个相对稳定的数据模型，并能描述企业级的数据关系。在工业界往往把两种方式结合起来运用数据仓库的不同数据层次结构中。

我们上周主要是针对采用基于主题域的实体关系建模中数据整合的方式进行较为深入的讨论，讨论了以下三种思路：

以属性聚集的方式同一主题域中不同实体的属性。比如对于会员、公司、客户等等实体对象我们都有地址属性信息、名称标识属性信息等等，这种思路就是把属性内聚性高的字段整合在一起，并把不同的属性打上类型标识以树表的形式存放。它的优点是：第一，模型稳定性好，外围系统变化了字段，只需要添加不同的类型，不需要进行表结构的变更；第二，减少大量冗余记历史数据。它的缺点是：第一，丢失了很多实体的属性标识信息，我们从模型上将看不到一个会员究竟有哪些地址属性，只能通过查询类型代码才能获取这些信息；第二，它极度的膨胀数据表的记录数，因为它采用竖表的形式存放；第三，应用起来很难，效率是一个大问题，因为我们往往要使用一个实体的多个字段，就会有很多join操作和竖转横的操作。第四：属性聚集也是一件比较难操作的过程，应为这是一个抽象的过程，对建模人员的业务背景知识和抽象能力都提出了很高的要求；第五：虽然减少了冗余的记历史数据，但是记历史的操作也较为复杂。

采用面向对象建模的方式，抽象不同实体的共同属性，然后再一步步采用继承、组合等面向对象的思想具体化实体。他的优点是模型模型概念比较清晰，缺点也是模型相对不是很稳定，整合后的数据的后续应该也面临重新组合的问题。

贴源的建模方式：

采用基本保持源系统的方式进行建模，重点放在数据的标准化，一致化，和数据业务意义的梳理。这种做法和我们目前数据仓库的做法比较类似。它具有实施比较容易，快速实现，前台可以直接使用数据；缺点是整合度不高，模型不稳定。

模型终究是为数据分析应用服务的，具体采用什么方式建模需要根据实际业务特点和源系统的特点决定。的源系统具有变化快，数据分析应该变化快的特点，也要快的特点，而且我们要求不同系统之间整合的需求并不是很大，往往深度的数据整合带来的是应用上的不方便。因此，我个人觉得采用贴源的方式是当前更优的方案。

四、互联网创业趋势模型有哪些？

知识付费是互联网创业的趋势之三。所谓的知识付费，就是把知识变成产品或服务，以实现商业价值。知识付费有利于人们高效筛选信息，付费的同时也激励优质内容的生产。

共享经济是互联网创业的趋势之四。除了被人们熟知的共享单车外，共享电动车、共享汽车、共享雨伞等横空出世，就看谁的脑洞比较大，能立刻瞄准人们的刚需。然而，做共享项目的风险极高，单从共享单车方面来说，就已经有不少创业公司失败、倒闭，因此越是火热的行业，竞争尤为激烈，创业难度也比较大。

五、数据仓库包括操作？

高层整理仓库数据，数字笔记，人员运行，另外还包括机器操作等数据，也就是查看的意思。

六、数据仓库网络要求？

数据仓库的网络要求必须拥有稳定，而且符合功率的网速条件才可以达到要求

七、数据仓库是什么？

大数据主要有三个特点：实时、多样、量大、价值。大数据不仅量大，对于数据的处理也成为了最基本的配置。大数据还能整合各种各样的数据类型，无论是结构化数据还是非结构化数据都能够进行处理。

在这个时代，数据依然是最重要的，如何在利用的时候控制好数据，是对一个企业的考验。数据在生活中是无处不在的，手机产生的记录、移动互联网产生的数据、取款时产生的数据、购物时产生的数据、行李从一个城市到另外一个城市产生的数据等。就算一个小小的店铺，卖出一瓶饮料，也会产生数据，而数据就记录着这个世界的存在与变化。

当某个企业的数据量巨大、资产非常重要时，就需要对它进行管理控制。如今数据已经成为了企业的资产。在以前，数据被人们看作是附属物，而不是资产。只要企业进行交易就会产生这些附属物，而现在发现这些交易的数据信息中蕴含着用户的需求，成千上万条信息积累下来，就能够准确的知道用户的需求，为用户这几新的产品，在营销上就产生了新的价值。所以，数据就成为了企业的资产，需要被管理和控制起来。

近几年，数据的控制管理工具发展的很缓慢而且它只是一些大型公司的工具，有实力的公司才会为它买单，这就让数据的控制管理变得高高在上，这就让数据作为资产还只停留在理念的层面上。

人们也一直在讨论，数据仓库能给企业带来什么？数据仓库对数据的控制主要体现在以下6个方面：

企业要通过快速、及时、方便、安全、准确、整合这6个方面对数据库进行有效的控制。下面具体介绍一下数据库对数据控制的体现方面，其内容包括以下几点：

1.对数据快速的访问

利用数据仓库模型中的软件和硬件对数据快速的访问。比如刚收集来的数据，选择是否需要存储，或是采用其它的存储技术。

2.能确保数据的整合性

当企业需要一年内的大量数据，或者是企业的视图数据时，需要数据库模型的整合支持。

3.保障数据的及时性

当数据批量抽取不足够时，需要及时的对数据进行数据流处理。

4.控制让数据的访问更便捷

不仅将数据以表格的形式进行控制管理，还可以将数据以字段的形式进行管理，这样就可以将数据分成更小更细的数据进行控制。

5.控制管理后的数据能够保证数据一致性，让数据变得更加的可信。

6.对数据进行权限管理

对数据加以控制后，可以防止企业的数据外漏，保障了数据的访问安全。

传统的数据库并不能对数据进行分析控制，数据仓库的兴起，使传统的数据库和面向分析的分析型数据分离开来，形成各自的形式。数据仓库的形态一般都是软硬一体，这样能够提供最佳的控制效果。这样的数据库会采用更先进的查询技术，以大规模并行处理和列式处理为代表。

另外，新兴的互联网企业也在尝试一些性的技术对大数据进行控制，比如谷歌的MapReduce，就能够对数据很好的控制。一些相对低廉的数据仓库也能够降低数据控制的门槛，一些小型的公司不必和大型的公司去较真价格。有开源的产品和足够的硬件存储，再加上一支专业的团队，就可以构建一个数据仓库平台，对数据进行有效的控制。

八、大数据仓库前景？

绝对有钱途， 我推荐过两个大学毕业生，做了2,3年月薪都7-8k,如果英语不错，绝对上万

数据仓库最吃钱了，许多都是有钱的大公司钱没地花，大部分的数据仓库在投入前3年都没有多大的ROI,知道正在开始使用在markting, CRM才会产生更多revenue,但对于基本dashboard,还有作为stratedgy的数据基础。

没有数据仓库大企业势必会失去一些竞争优势，特别是前瞻。

九、互联网行业五力模型分析？

五力分析模型作为由外而内的管理工具，从五个方面分析企业结构的吸引度，即竞争力，这五个方面分别是，行业现有的竞争状况、供应商的议价能力、客户的议价能力、替代产品或服务的威胁、新进入者的威胁。

五力模型中的五种力量确定了竞争的五种主要来源，一种可行战略的提出首先应该包括确认并评价这五种力量，不同力量的特性和重要性因行业和公司的不同而变化。

十、数据仓库设计文档

在当今数据驱动的世界中，数据仓库设计文档成为了一个极为重要的工具。数据仓库的设计是为了将各种来源的数据整合到一个统一的地方，以便进行分析和决策。数据仓库设计文档则是用来记录数据仓库的结构、数据流和数据模型等信息，为数据仓库的开发和维护提供指导和参考。

一个优秀的数据仓库设计文档应当具备以下几个方面的内容：

1. 数据仓库环境描述

首先，数据仓库设计文档应当描述数据仓库所处的环境。包括数据源，数据采集方式，数据清洗和转换流程，以及数据存储和查询方式等。这些环境的描述将有助于开发人员理解数据仓库的整体架构，并提供相关的信息用于日后的维护和优化。

2. 数据模型描述

数据模型是一个数据仓库设计中非常重要的部分。数据模型描述了数据仓库中存储的数据的结构和关系。通过数据模型，我们可以了解数据仓库中的实体、属性和关系等信息。在数据仓库设计文档中，我们可以使用实体关系图，字段描述表等方式来描述数据模型。

3. 数据流描述

数据仓库中的数据流是将数据从数据源转移到数据仓库的过程。数据流描述了数据在这个过程中的流动路径和处理方式。在数据仓库设计文档中，我们可以通过流程图、数据流程图等方式来描述数据的流动和处理过程。

4. 数据清洗和转换规则描述

数据清洗和转换是数据仓库中非常重要的环节。通过数据清洗和转换，我们可以将原始数据转化为适合分析和决策的数据。在数据仓库设计文档中，我们需要详细地描述每个数据清洗和转换规则，以便开发人员在开发和维护过程中准确地执行这些规则。

5. 数据仓库存储结构描述

数据仓库存储结构描述了数据仓库中数据的组织方式和存储方式。包括数据表结构、索引方式、分区方式等。数据仓库设计文档中需要对数据仓库的存储结构进行详细的描述，以便开发人员在进行数据查询和维护时准确地操作数据仓库。

6. 数据仓库安全策略描述

数据安全是每个数据仓库设计过程中需要考虑的一个重要方面。数据仓库设计文档中需要描述数据仓库的访问控制策略、数据加密策略等安全措施，以保护数据仓库中的数据免受非法访问和泄露。

7. 相关工具和技术描述

数据仓库的设计和维护离不开各种工具和技术的支持。在数据仓库设计文档中，我们需要描述所使用的相关工具和技术，包括ETL工具、数据建模工具、数据库管理系统等。

总之，一个优秀的数据仓库设计文档对于数据仓库的开发和维护具有重要的意义。它是一个指导和参考的工具，可以帮助开发人员更好地理解数据仓库的结构和数据流，为数据仓库的优化和维护提供支持。因此，在进行数据仓库设计时，一定要认真编写和完善数据仓库设计文档。