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法律研究业务维度生命周期的几种方法是什么？
业务维度生命周期有各种方法，如下所示：
项目计划 - 项目计划涉及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论证。由于数据仓库项目具有很高的可见性和成本，因此这些是必不可少的任务。
项目计划的目标是确定资源和技能水平的人员配备需求，并结合项目任务分配、持续时间和排序。由此产生的集成项目计划识别与业务维度生命周期相关的所有任务以及相关方。它可以作为数据仓库项目持续管理的基础。项目计划容易受到业务需求的影响，如这些活动之间的双向箭头所示。
维度建模 - 业务需求的描述决定了满足业务用户系统需求所需的数据。设计数据模型以提供这些分析，需要比用于操作系统设计的方法更多的方法。
它可以从构建一个矩阵开始，该矩阵定义关键业务流程及其维度。该矩阵提供了一种方案，以确保数据仓库随着时间的推移在整个组织中可扩展。
物理设计 - 物理数据库设计的目标是表示提供逻辑数据库设计所需的物理架构。此过程的组成部分包括表示命名标准和设置数据库环境。还将确定初步索引和分区方法。
数据分段设计和开发 - 数据分段设计和开发过程通常是最被忽视的数据仓库项目任务。数据分段过程包括三个步骤：提取、转换和加载。提取过程不断揭示操作源系统中隐藏的数据质量问题。
产品选择和安装 - 以技术结构设计为框架，需要计算和选择特定的架构元素，包括硬件平台、数据库管理系统、数据分段工具或数据访问工具。
表示标准技术计算过程以及每个架构元素的特定计算元素。由于产品已计算和选择，因此对其进行设置并进行彻底测试，以在数据仓库环境中提供适当的端到端集成。
最终用户应用程序规范 - 它表示一组标准的最终用户应用程序，因为并非所有业务用户都需要对数据仓库进行临时访问。应用程序规范定义文档模板、用户驱动的参数和所需的计算。这些规范确保开发团队和业务用户对要交付的应用程序有共同的理解。
部署 - 部署定义了从业务用户桌面提供的技术、数据和最终用户应用程序的融合。需要进行广泛的计划以确保这些拼图碎片正确地拼凑在一起。
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