《数据仓库逻辑数据模型：多维结构下的数据组成与理解》
在数据仓库的体系中，逻辑数据模型并非是一维结构的数据视图。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、数据仓库逻辑数据模型的基本概念与结构特点
数据仓库的逻辑数据模型是对数据仓库中数据的一种抽象表示，它旨在以一种易于理解和操作的方式来组织和描述数据，与传统的数据库模型相比，数据仓库逻辑数据模型更侧重于从业务分析的角度进行构建。
从结构上看，数据仓库的逻辑数据模型具有多维性，这与操作型数据库中常见的关系模型有所不同，多维结构可以更好地反映业务中的复杂关系和分析需求，在一个销售数据仓库中，我们可能有时间维度（如年、季、月、日）、产品维度（产品类别、产品型号等）、地理维度（国家、地区、城市）以及销售事实（销售额、销售量等），这种多维结构允许用户从不同的角度对数据进行切片、切块、钻取等操作，从而深入挖掘数据中的价值。
二、逻辑数据模型中的数据组成
1、维度数据
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 维度数据是数据仓库逻辑数据模型中的重要组成部分，它提供了用于对事实数据进行分类和描述的上下文信息，以零售业务为例，时间维度包含了各种时间层次结构，如年度的财务周期、季度的促销周期以及月度的销售波动周期等，产品维度则详细描述了产品的各种属性，包括产品的品牌、规格、颜色等，这些维度数据有助于对销售事实数据进行多方面的分析，通过时间维度和产品维度的组合分析，可以了解不同产品在不同时间段的销售趋势。
- 维度数据还具有层次结构的特点，在地理维度中，可能存在国家 - 省 - 市 - 县这样的层次关系，这种层次结构允许用户进行钻取操作，从宏观的国家层面一直深入到具体的县级销售数据，从而发现不同层次之间的关系和差异，一个全国性的零售商可能发现，在某些省份，城市级别的销售差异很大，而在另一些省份，县级销售数据则呈现出相似的趋势。
2、事实数据
- 事实数据是数据仓库中实际度量的数据，是业务活动的量化结果，在销售数据仓库中，销售额、销售量、利润等都是典型的事实数据，事实数据通常与维度数据相关联，以便在多维空间中进行分析，某一特定产品（产品维度）在某一特定月份（时间维度）的销售额（事实数据）是多少，事实数据的粒度也是一个重要的概念，它决定了数据的详细程度，较细的粒度可以提供更详细的信息，但也会增加数据存储和处理的成本，以每一笔销售订单为粒度的事实数据比以每月汇总的销售数据粒度更细。
- 事实数据还可以分为可加性、半可加性和不可加性事实，可加性事实，如销售额和销售量，可以在各个维度上进行累加操作，半可加性事实，如库存水平，在某些维度（如时间）上可以累加，但在其他维度（如产品类别）上可能不适用，不可加性事实，如产品的单价，通常不能直接累加，而是需要通过其他方式（如加权平均）进行分析。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、元数据
- 元数据在数据仓库的逻辑数据模型中扮演着重要的角色，它是关于数据的数据，描述了数据仓库中数据的来源、定义、结构、转换规则等信息，元数据可以记录某个数据字段是从哪个源系统抽取而来的，经过了哪些清洗和转换操作，对于维度数据，元数据可以定义维度的层次结构、属性的含义等，对于事实数据，元数据可以描述事实的度量单位、计算方法等。
- 元数据有助于数据仓库的管理和维护，当数据仓库需要进行扩展或修改时，元数据可以提供数据的完整信息，使得开发人员和管理人员能够准确地理解数据的含义和关系，元数据也为用户提供了数据的文档说明，方便用户正确地使用数据仓库中的数据进行分析。
数据仓库的逻辑数据模型是一个复杂的多维结构，由维度数据、事实数据和元数据等多种数据组成，这种结构能够满足企业对业务数据进行深入分析和决策支持的需求，通过对不同类型数据的有效组织和管理，为企业挖掘数据价值提供了坚实的基础。
评论列表