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- 在构建数据仓库时,需要根据业务需求和数据量来确定所需的数据级别。以下是一些常见的数据级别: 原始数据级别:这是最基础的数据级别,包括了所有未经处理的原始数据。这种级别的数据通常存储在数据库中,用于后续的数据分析和处理。 汇总数据级别:这是对原始数据的汇总,包括了对数据的计算、统计和分析结果。这种级别的数据通常用于支持决策制定和业务运营。 主题数据级别:这是对特定主题或领域的数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持特定的业务领域或部门的需求。 商业智能(BI)数据级别:这是对企业级的商业智能数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持企业的战略规划和决策制定。 数据仓库级别:这是对整个企业的数据进行汇总和分析的结果。这种级别的数据通常用于支持企业的全面管理和运营。 总之,数据仓库的级别越高,数据的价值就越大,但同时也需要更多的时间和资源来维护和管理。因此,企业需要根据自己的业务需求和数据量来确定所需的数据级别。
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- 在构建数据仓库时,需要根据业务需求和数据量来决定使用何种级别的数据。以下是一些常见的数据级别及其对应的适用情况: 原始数据(RAW DATA):这是最基础的数据级别,通常来自于各种业务系统、传感器、设备等。这些数据未经处理,可能包含噪声、不完整或不一致的信息。 整合数据(INTEGRATED DATA):这是对原始数据的清洗、整理和标准化后的数据。整合数据可以用于进一步的分析,但仍然需要保留原始数据的一些特性,如时间戳、地理位置等。 主题数据(SUBJECT DATA):这是经过整合后,按照业务领域或主题进行划分的数据。主题数据可以用于支持更复杂的分析,如销售分析、客户分析等。 事实数据(FACT DATA):这是经过主题数据进一步加工,提取出关键信息的数据。事实数据可以用于支持决策制定,如库存管理、财务分析等。 维度数据(DIMENSION DATA):这是用于描述主题数据的度量和特征的数据。维度数据可以用于支持多维分析,如报表生成、仪表盘展示等。 数据仓库(DATA WAREHOUSE):这是存储和管理所有级别数据的综合平台。数据仓库可以用于支持复杂的数据分析和报告,以及实时的查询和可视化。 数据湖(DATA LAKE):这是存储原始数据的地方,没有特定的级别划分。数据湖可以用于存储大量的原始数据,但需要进行大量的数据处理和分析工作。 总之,数据仓库的级别取决于业务需求和数据量。对于较小的数据集,可以使用原始数据或整合数据;对于较大的数据集,可以使用主题数据、事实数据和维度数据;对于非常大规模的数据集,可以使用数据仓库和数据湖。
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