【数据仓库需求分析】详解数据 仓库和数据库的区别数据 仓库本身就是一个非常大的数据库 。数据库是面向事务的设计，数据 仓库是面向主题的设计；数据图书馆一般存储业务数据，数据 仓库存储历史一般为数据；数据库的设计就是尽可能的避免冗余，一般是为某个业务应用设计的，比如简单的用户表，用户名和密码记录简单到数据 ， 符合业务应用，但不符合分析，数据 ， 按照分析 需求、分析 dimension、分析 index进行设计 。
1、8.设计市场营销的 数据 仓库时,需要考虑哪些因素? 50%业务 (25% 数据图书馆 25%方案)成功管理体系的建立数据 仓库第一步是通过与业务部门的充分沟通了解建立 。业务人员往往会列出一大堆自己想要解决的问题，信息部门人员要对这些问题进行分类汇总 ， 确定数据 仓库实现的业务功能 。问题一旦确定，信息部门的人员需要确定几个因素:操作频率，即业务部门多长时间进行一次查询分析 。
用户查询数据的主要方式 ， 比如在时间维度上是在自然年还是会计年 。用户可接受的响应时间是多少，是秒还是小时？由于双方理解的差异，可能是一个需要多次重复才能确定和理解问题的过程，信息部门的人员可能需要为业务部门的人员做一些原型演示，才能最终确定系统要实现的功能是业务部门真正需要的 。1.纵观现有的系统环境，大部分数据 library项目都不是从零开始构建的 。通常，组织中总会有现有的系统来满足特定的需求 。
2、如何深入浅出理解 数据 仓库建模?作者|傅一平来源|和数据同事今天跟我来学习数据 仓库的基础知识 。希望你能结合案例理解透彻 。I. 数据 仓库造型的意义如果数据在图书馆被视为书籍，我们希望看到它们被分门别类地摆放在书架上；如果数据作为城市建筑 ， 希望之城的规划布局是合理的；如果把数据看成是电脑文件和文件夹，我们希望有一个符合自己习惯的良好的文件夹组织，而不是一个凌乱的桌面，经常因为找一个文件而不知所措 。
Linux的创始人Torvalds关于“什么是好的程序员”有一句话:“坏的程序员关心代码，好的程序员关心数据结构和它们之间的关系”，最能说明数据 model的重要性 。只有经过数据 model有条不紊地组织和存储数据之后 ， 才能高性能、低成本、高效率、高质量地使用Da 数据性能:帮助我们快速查询所需的数据，降低数据的I/O吞吐量，提高使用数据的效率 ， 比如宽表 。
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