促进项目开展的各种工具如下：数据仓库总线架构矩阵 - 设计团队在内部会议中生成的矩阵可以清理并用作与多个设计师、主管和最终用户会议的演示支持。该矩阵作为对设计的概述非常有用。它为每个受众提供了数据仓库最终功能将发展成什么样子的了解。事实表图 - 准备总线架构矩阵后，可以准备每个已完成事实表的逻辑图。事实表不……阅读更多

设计单个事实表的方法如下：选择数据仓储 - 选择数据仓储最简单的方法与选择信息遗留源相同。典型的数据仓储包括采购订单、发货、零售销售、付款或用户连接。这些可以是单一来源数据仓储的实例。在某些情况下，可以定义一个数据仓储，其中应包含多个遗留源。多源数据仓储的实例是用户盈利能力，其中定义收入的遗留源应与代表……阅读更多

维度建模是一种逻辑设计方法，用于以一种易于理解的标准结构呈现数据，并实现高性能访问。它本质上是维度化的，并遵循一种需要关系模型并附加若干限制的规则。每个维度模型都由一个具有多部分键的表（称为事实表）和一组较小的表（称为维度表）组成。每个维度表都有一个独立的元素主键，该主键与事实表中多部分键的其中一个元素相关联。这种独特的星形结构称为星型连接……阅读更多

业务维度生命周期有各种方法，如下所示：项目规划 - 项目规划解决数据仓库项目的描述和范围界定，例如准备情况评估和业务理由。由于数据仓库项目相关的可见性和成本很高，因此这些都是任务。项目规划针对资源和技能水平的员工需求，以及项目任务分配、持续时间和顺序。由此产生的集成项目计划认识到与业务维度生命周期相关的所有任务以及所涉及的各方。它可以作为数据仓库项目持续管理的基础。项目规划……阅读更多

数据分段是一个主要流程，包括以下子流程：提取 - 提取步骤是将信息放入数据仓库环境的第一阶段。提取定义了读取和学习源数据，并将所需元素复制到数据分段区域以进行更多处理。转换 - 由于数据被提取到数据分段区域，因此存在几个可能的转换过程，如下所示：可以通过纠正拼写错误、解决域冲突（包括与邮政编码不一致的城市名称）、处理……阅读更多

数据仓库系统有各种组成要素，如下所示：源系统 - 数据的操作系统，其服务是捕获业务交易。在大型机环境中，源系统被称为“遗留系统”。源系统的特点是正常运行时间和可用性。与源系统相反的查询是明确的、“基于帐户”的查询，它们是正常事务流程的元素，并且对遗留系统的需求严格受到限制。数据分段区域 - 一个存储区域和一组简单的流程、转换、组合、去重、归户、存档和生成……阅读更多

数据挖掘是从海量数据中探索和分析以发现有意义的模式和规则的过程。另一方面，网络挖掘是指使用数据挖掘技术从基于网络的记录和服务、服务器日志和超链接中提取有用的数据模式和趋势的过程。阅读本文，了解更多关于数据挖掘和网络挖掘的信息，以及它们之间有何不同。什么是数据挖掘？数据挖掘是通过使用模式……阅读更多

在企业中，为了预测未来的问题，分析过去和现在的数据非常重要。为此，有几种数据分析技术可用，例如数据挖掘和统计学。数据挖掘和统计学用于做出数据驱动的决策；这些基本上是数据科学的主要组成部分。数据挖掘和统计学看起来可能很相似，但它们之间却大相径庭。阅读本文，了解更多关于数据挖掘和统计学的信息，以及它们之间有何不同。什么是数据挖掘？数据挖掘是一种探索和分析……阅读更多

数据挖掘和数据科学是信息技术中两个最重要的概念。数据挖掘是从大型数据库中确定有用信息、趋势和模式的过程，以便可以使用这些参数来解决多个业务问题。另一方面，数据科学是使用不同的分析工具从非结构化和结构化数据中获取重要见解的过程。基本上，数据科学是计算机科学和信息技术中新兴的现代领域之一，用于研究大规模数据分析。阅读本文，了解更多关于数据挖掘和数据科学……阅读更多

大数据代表着海量的数据，这些数据可以是结构化、半结构化和非结构化数据，其规模以TB为单位。相比之下，数据挖掘是从存储在资源库中的大量数据中筛选出有意义的新关联、模式和趋势的过程，它利用模式识别技术以及统计和数学技术。数据挖掘利用机器学习、可视化、统计模型等工具从大数据中提取有用的数据。阅读本文，了解更多关于数据挖掘和大数据的信息，以及它们的不同之处……阅读更多