数据仓库设计的21条原则
关键词： 数据仓库设计原则,仓库管理原则,数据仓库设计方法,数据仓库建设原则
–7个步骤，7个禁忌和7种思路
高效实现数据仓库的七个步骤
数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标...
cdadata
9年前 (2016-05-16) 3832℃
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如何构建BI数据仓库以及BI数据分析的应用
关键词：bi系统的应用案例分析,构建数据仓库,数据仓库的构建,如何构建数据仓库
BI数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基...
cdadata
9年前 (2016-04-27) 3857℃
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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继通过收购或研发的途径推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特...
cdadata
9年前 (2015-10-22) 3414℃
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六个步骤：助你最大化大数据的商业价值_数据仓库
上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“…...
cdadata
9年前 (2015-10-19) 3530℃
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大数据就是这么神奇！_数据仓库
大数据，顾名思义就是大量的数据，专业一点的解释叫做无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这...
cdadata
9年前 (2015-10-18) 3826℃
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数据的秘密（上）：为什么要关注数据？_数据仓库
由于科技的进步，以及数据「数字化」地存储，使得现代人类可以获得海量的数据。而有了这些海量的数据之后，借助于一些数据分析工具和方法，我们就可以从数据中找到社会运行的「秘密」。
在工作中，借助这些「秘密」，我们有可能发现商业中的新机会，...
cdadata
9年前 (2015-10-13) 3569℃
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存一份备用：大数据分析工具采购指南_数据仓库
大数据分析工具使用户能够分析各种各样的信息——包括结构化事务数据和社交媒体帖子、Web服务器日志文件及其他形式的非结构化和半结构化数据。一旦组织决定要购买一个大数据分析工具，下一步就是制定一个流程，评估可用的产品，然后从中找到一个最适...
cdadata
9年前 (2015-10-08) 2816℃
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干货数据分析六部曲_数据仓库
什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。
《谁说...
cdadata
9年前 (2015-09-30) 3742℃
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数据中心整合：一个经理的资源清单_数据仓库
近年来，云计算市场得以迅速增长，而各种数据中心服务的新需求也在持续增长。云提供商和数据中心合作伙伴正在日以继夜地工作，使他们的环境尽可能高效。这是为什么？是为了最大限度地提高他们的底线，以保持竞争力。
在目前竞争激烈的数据中心和云计算市...
cdadata
9年前 (2015-09-29) 3345℃
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大数据的未来在于开放与共享_数据仓库
21世纪，互联网、移动互联网、3D打印、人工智能……正如摩尔定律所言，人类的科技革新发展迅速，其中大数据的发展潜力最被看好。大数据的概念非常火爆，但少有人真正理解大数据的核心内容，一个普遍而且严重的误解就是：大数据=数据大，即大数据就是量大的...
cdadata
9年前 (2015-09-29) 3455℃
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