销售数据仓库的雪花模式及其应用概述

数据集市是通过自顶向下的方法构建企业数据仓库的一部分，最小化数据冗余和不一致性，存储详细的历史数据。它依赖于数据仓库的可用性，支持企业的数据操作和投资效益。建设中心数据模型是确保数据集市成功运行的关键，通过集成数据来支持企业的运营需求。

数据仓库是用于存储和管理大量结构化和非结构化数据的专业系统，广泛应用于企业决策支持和业务分析中。通过数据仓库，企业可以实现数据集中存储、高效查询和数据挖掘等功能。

雪花结构的实例，销售事实表时间键、商品键、分支机构键、位置键、销售单位、销售额、平均销售额等度量指标，时间键按星期、月份、季度、年度进行分类，位置键按街道、城市键、地点进行分类，商品键按商品名称、品牌、类型、供应商键进行分类，分支机构键按分支机构名称、分支类型、分支机构供应商键进行分类，位置按城市键、省份/街道、国家和城市进行分类。

数据仓库是信息系统中的重要组成部分，用于集成和存储企业数据，支持决策制定和分析过程。它的发展历史可以追溯到几十年前，随着信息技术的进步，数据仓库的定义和功能不断演变和扩展。构建一个有效的数据仓库需要深入了解数据模型、ETL（抽取、转换、加载）流程等基础知识。

本课分四章讲解第一章数据仓库与OLAP概述第二章多维数据分析基础与方法第三章数据仓库的构建（示例）第四章数据仓库的高级话题

在数据仓库应用的范围中，IT人员为业务用户开发支持独立分析的系统，满足不同用户群体的需求。主要应用包括： 专业分析人员：为这些用户提供复杂分析工具和资源。 标准报表：针对常规数据分析需求，提供稳定的报表输出。 即席查询分析：为用户提供灵活、实时的查询分析功能，支持即时决策。 复杂分析：通过深度分析工具，帮助专业人员进行数据挖掘和高级分析。

数据仓库设计方法 数据仓库设计方法主要有三种： 自上而下（Top-Down）： 该方法从整体架构出发，首先定义企业级的数据模型，然后逐步细化到各个主题域和数据 marts。 自底而上（Bottom Up）： 该方法从现有数据源出发，逐步整合和构建数据仓库。 混合方法： 该方法结合了自上而下和自底而上的优点，在实际项目中更为常见。 数据仓库建模 数据仓库建模是数据仓库设计的重要环节，常用的数据仓库模型包括： 星型模型 雪花模型 星座模型

在信息时代，伴随着Internet技术的蓬勃发展，全世界范围内的各个企业都在经历一场深刻的变革。各企业都在利用Web无所不达的特性来扩展自己将商品和服务推向市场的能力，但同时由于Internet的存在，客户的期望也是水涨船高。客户需要即时访问各类信息，并不断比较您和您的竞争对手的情况。因此，在Internet时代，谁能在正确的时间以正确的价格交付正确的产品，谁就是赢家。 那么，企业在扩大市场、提高效率和保持客户的原始商业驱动力不变的情况下，如何继续保持竞争的优势，它关系到企业在未来的发展命运。有远见的公司都会意识到，只有将自己建成能够对客户作出迅速反应的公司才能获得诸多收获，这些收获包括收入、

数据仓库的开发过程包括以下几个关键步骤： 建立或获得企业的数据模型。 定义记录系统。 设计数据仓库并按主题领域进行组织。 设计和建立操作型环境中的记录系统与数据仓库之间的接口，确保数据仓库的载入工作能有序进行。 开始载入第一个主题领域，并进入载入和反馈过程，数据仓库中的数据在此过程中不断变化。