标签为 ‘数据仓库’

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增量数据抽取的策略及方法介绍

增量数据抽取是指在进行ETL操作时,只抽取源数据中发生改变的地方,没有发生变化的以抽取数据不进行重复的抽取,增量抽取与完全抽取及更新相对。 1、增量抽取特点 1.只抽取发生变化的地方; 2.相对于完全抽取更快捷,处理量减少; 3.采用增量抽取需要在与数据装载时的更新策略相对应; 当源系统数据量浩大,或需要在相对实时的情况下装载业务系统的数据时,完全抽取几乎不太可能,此时应该考虑合理的增量抽取策略。

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数据仓库实施方法论介绍

There are several ways to build a data warehouse, among which the most famous two are Top-down approach and Bottom-up approach. Besides these industrial approaches, approaches most frequently used by unprofessional DW builders are building firstly Data marts then DW from reporting needs, building DW by simply copying of transactional databases, and there are some other methods they can find when meeting the urgent schedule of the project.

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[商业智能翻译小组] 数据仓库成熟度模型

作为国际上比较权威的商业智能机构TDWI提出了数据仓库成熟度模型,描述一个企业商业智能发展的阶段和特点。文中对各阶段使用的技术的优缺点进行了比较和推荐,非常有实用价值。

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商业智能(BI/DW/Architecting)文档及资料下载共享

将手头的商业智能资料,包括BI/DW基础知识、IBM Cognos、Microsoft SSAS、SAP BusinessObjects、Informatica等厂商资料,及面向对象原则、UML建模、设计模式、架构设计等文档共享在SkyDriver里,相关入口可在博客页面看到,或者访问下面链接。 BI/DW文档(http://www.bi-professional.com/bi-dw-olap-document)

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