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数据仓库是所有产品的数据中心，公司体系下的所有产品产生的所有数据最终都流向数据仓库，可以说数据仓库不产生数据，也不消费数据，只是数据的搬运工。
今天这篇详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。数仓建模也是数据仓库建设最重要的一支。
先引申开来回到《DAMA数据管理知识体系指南中文版》中，关于数据模型在该书数据开发一章也有所涉及，数据开发是指分析、设计、实施、部署及维护数据解决方案，以使企业的数据资源价值最大化，数据开发是系统开发生命周期项目活动的子集
通过一个完善的管理体系来规范房地产企业的数据统计口径，并能够将各业务部门产生的数据进行主题分类，通过这些主题数据生成一些固定的指标数据，最终呈现有分析决策管理价值的分析数据供管理层使用。
，但针对不同的场景可以提供其他的解决方案； 数据计算层：采用多种数据分析引擎，来满足批量、实时等特定计算场景； 数据应用层：不仅需要批量报表、即席查询、交互式分析、数据仓库、机器学习等上层应用，还需要提供自助式数据探索能力
要研究数据价值，就必须要先做好数据的治理、管理工作，因为数据挖掘、OLAP等数据分析技术都是建立在数据仓库的基础上的，数仓的一大作用就是数据的整合与治理。
招生与营销 高校可以利用数据仓库来分析招生活动的效果，并优化营销策略。通过了解哪些招生渠道最有效，学校可以更有针对性地吸引优质生源。 4.
这两者相辅相成，构成了企业信息管理体系的重要组成部分。
更深层次的还能收集到用户的行为数据，能够切分出来许多维度，做很细的剖析。但是对于涉及到线下的行业，数据收集就需要借助各类的事务数据层体系去完成。
数据仓库是指将企业各个系统产生的数据整合、清洗、存储，并通过分析和挖掘来支持企业决策的系统。
为了帮助企业更好地理解和实施数字化建设，帆软精心打造了一张《企业数据化建设知识地图》，涵盖了数据库搭建、数据仓库建设、数据平台建设、数据治理、数据管理、报表制作、BI数据分析工具、数据统计分析思维等多个模块
虽然它也可以打包成ssas那种cube一类的东西来提升数据的读取性能，但是数据仓库的作用，更多的是为了解决公司的业务问题，而不仅仅是性能问题。
取到一个固定的数据库，搭建数据仓库。使用 FR/FVS 报表功能进行数据展示，BI 分析功能满足人事部门员工自助业务数据分析。使用帆软产品自带的决策平台将所有内容整合，提供一个登录入口，从而实现门户唯一
、集中汇总，形成企业数据资产池。打通OA、ERP、MES、CRM、EHR、PDM、SCM等业务系统，将数据集存至数据平台形成数据仓库。3.2 自定义角色门户在零售行业中，经营管理者需要时刻掌控各地区
数据决策系统中通知体系在电脑中哪个文件夹里
使用finebi来建立酒店的数据体系,必须先建立好自已行业的数据库,再和finebi对接是吗?
普通的数据分析用户在做分析时，可使用哪些表进行分析呢？
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