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- 数据仓库组织维度表 内容精选 换一换
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·应用与应用之间的关联性 应用之间的依赖关系。 应用之间的通讯端口矩阵。 ·应用与基础设施之间的关联性 方法一：先发现基础设施列表，再进行应用分组； 方法二：先梳理应用列表，再按照每个应用梳理基础设施。 -按层次 ·梳理物理层，输出物理拓扑图口包括服务器、存储、交换机、防火墙等物理设备；来自：百科设计数据质量规格，承接数据需求，对数据问题及争议进行裁决。 建设和维护本领域信息架构。 建立和推动领域数据文化和氛围。 数据代表(Data Representatives)：数据代表是领域 数据治理 工作的专家带头人。 深刻理解数据工作的目标、方法、规则、工具，并通过识别关键业务流程和IT系统，对来自：百科
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。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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对数据的归类分析往往涉及到对多张数据库表数据的同时访问，即需要同时锁住多张可能正在被不同事务更新的表单。这对业务繁忙的数据库系统来说可能是一件非常困难的事情。 一方面很难把多张表同时锁住，造成复杂查询的时延增加。 另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。来自：百科![]()
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，通过包括报表展示，数据分析，数据发掘，预测分析，绩效指标，基线考核等核心技术和手段，通过挖掘数据的内在价值，帮助用户实现既定的商业目标。 数据仪表盘 数据仪表盘是一种用来显示企业的当前关键绩效指标(KPI)的 数据可视化 工具。仪表盘通常会把多个关键绩效指标和相关图表汇总到一块展示来自：百科
