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法学数据仓库的安全性问题有哪些？
数据仓库是一种通常用于收集和处理来自多个来源的数据的方法，以便为企业提供重要的商业洞察力。数据仓库专门设计用于支持管理决策。
简单来说，数据仓库定义了一个独立于组织运营数据库维护的数据库。数据仓库系统能够集成多个应用程序系统。它们通过提供可靠的整合历史信息平台进行分析，从而提供数据处理。
数据仓库在多维空间中概括和集中数据。数据仓库的构建包含数据清洗、数据集成和数据转换，可以看作是数据挖掘的重要预处理步骤。
它提供联机分析处理 (OLAP) 工具，用于交互式分析不同粒度的多维数据，这有助于有效的数据泛化和数据挖掘。包括关联、分类、预测和聚类在内的几种数据挖掘功能可以与 OLAP 操作集成，以构建不同抽象级别的交互式知识挖掘。
数据仓库系统为用户或知识工作者提供数据分析和决策支持。此类系统可以构建和呈现特定结构的数据，以适应多个用户的不同需求。这些系统被称为联机分析处理 (OLAP) 系统。
OLAP 是一個广泛的术语，也涵盖数据仓库。在此模型中，数据以允许有效创建数据挖掘/文档的格式保存。OLAP 设计应适应对大型记录集的报告，同时尽量减少操作效率的下降。
可以定义将 OLTP 结构中的数据结构转换到 OLAP 结构中的数据的完整术语是“维度建模”，它是数据仓库的基本构建块。
数据仓库可以采用多级安全模型来根据不同的安全级别对数据进行分类和限制，用户只能访问其授权级别的信息。不同级别存在多种类型的安全措施：
**应用程序开发** - 每个流程管理器可能需要额外的安全代码。
**加载管理器** - 它可能需要检查代码以过滤记录并将它们放置在不同位置（取决于其内容）。也可能需要额外的转换规则来修改敏感字段以隐藏某些数据。
**仓库管理器** - 它可能需要创建代码并维护强制执行安全所需的所有额外视图和聚合。
**查询管理器** - 它需要更改以处理任何访问限制。还需要开发可能需要强制执行安全性的额外视图、聚合和表。
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