實際上，他們有若干個數據倉庫。
但是，數據倉庫中的許多數據集市都不一定需要那麼多的歷史數據。
可將該活動看作是數據倉庫的先驅活動。
最後闡述了數據倉庫的三大應用:靈活報表、OLAP分析、數據挖掘。
其中一個數據倉庫表只包含關係數據，另一個表同時包含關係數據和XML數據。
終端用户只能訪問授權給他們的數據集市，而非所有的數據倉庫數據。
實際上，在最高的集成層次上，它們可以成為業務範圍的數據倉庫。
一些觀察者預測，數據倉庫將重蹈轉盤電話撥號的覆轍，但關於數據倉庫即將消失的謠傳顯然是誇大其辭。
他所説的正是數據倉庫應用的功能——沿着某些變量軸聚合信息並轉化數據間的關係。
此篇文章是可選的，但是它值得一讀，至少要大致瞭解數據倉庫中經常使用的不平常的指數類型。
企業網格計算是一種新興的、重要的計算範例，特別是對於銀行、數據倉庫和保險業的客户。
它涉及互連網、多媒體、數據倉庫、數據挖掘、版權保護等諸多技術，有廣闊的應用範圍和很好的應用前景。
在形成數據倉庫的第一個版本過程中，最終用户培訓可能是重要的工作，因為大多數，即使不是所有最終用户，對報告和分析工具是不熟悉的。
不過這樣做可能要求從多個不同的系統獲取信息，比如説公司自己的數據倉庫和運輸商的跟蹤系統。
設計數據倉庫和數據集市。
在數據倉庫中，情況不是這樣的。
現在，建立數據倉庫已成為it產業新的增長點.
數據倉庫的研究是當前信息領域的熱門課題。
物理數據模型是與數據庫系統以及您將使用的數據倉庫工具緊密相關的。
這是因為，將企業數據合併到專用數據棧或數據倉庫之內並不總是可行。
根據定義，數據市場是數據倉庫的一個子集，是專門針對特定的用户羣或特定的主題領域設計的。
數據倉庫可以用來支持決策制定，這是數據整合模式應用的一種典型的示例。
事實上，*骨文在IBM服務器和存儲技術上賣出的數據倉庫產品比任何其他廠商都要多。
在數據倉庫中維護完整的XML數據，用户便可以立即訪問之前沒有分解到關係格式中的重要業務數據。
他們將成為在世界最大的數字病人數據倉庫之一。”諾華公司全球開發部主任特雷弗蒙代爾如是説。
每每我和別人在*上或者當面討論這些問題的時候，我總是站在BW的那一邊，來*BW是一個功能豐富，強大，開放，並且靈活的數據倉庫平台。
數據集市中的業務數據只能來自業務數據倉庫。
一般而言，數據倉庫的體系結構包括五層：數據源、監視器、集成器、數據倉庫、客户應用。
本文分析了數據倉庫在保險行業的應用情況，剖析了大連人保險壽數據倉庫存在的問題，從而總結出大連人壽保險公司的數據倉庫項目的需求。
例如，大多數數據倉庫都有時間維度，但是這幾乎總是需要單獨創建。
產品化階段的目標是成功地將數據倉庫部署到生產環境中。
它將數據儲存在一個平面地址空間中，這就像一個完全反規範化的數據倉庫。
目標位置可以是集中的位置，例如數據倉庫，也可以是網絡上另一個分佈式位置。
根據搜索詞彙的複雜度和基礎數據倉庫的大小，任何特定查詢返回的匹配集都可能十分龐大，以致於無法使用。
因此提出了一種有效的多維分析系統體系架構，在此基礎上實現基於數據倉庫的財政收支多維分析系統。
數據倉庫中所有數據聚合的業務定義是什麼？
客户教育是數據倉庫項目每個階段的一部分。
因此當來自臨時數據庫的信息通過存儲過程被轉移到數據倉庫中時，這個沿襲出現了一個斷點。
這種方法通常比較適合數據倉庫系統，因為所有數據都在一張表裏，不需要做表連接。
在Behemoth數據倉庫項目中，我們很容易獲得幾十個，要不然就是幾百個用例。
當項目中數據倉庫對象的數量接近上述界限時，如果通過用户界面執行重複加載，應該考慮這一點。
數據倉庫應該是為數據分析而設計的。
關係系統的報表與數據倉庫的差別非常大。
*的數據集市架構不是一種好方法，因為它違背了數據倉庫的關鍵概念：數據集成。
文章討論了基於數據倉庫技術的cims數據環境結構，並提出了根據企業數據模型同時設計數據處理環境和分析環境的方法。
最適合於該工作的是一位有經驗的分析員，應具有較強的業務和人員技能以及關於數據倉庫和數據建模的合理知識。
企業選擇一個數據倉庫或者從頭創建一個新的企業級數據倉庫。
快照將每天運行一次，並在數據倉庫中存儲新數據。
因為數據倉庫和數據集市在許多情形中是可以交換的概念，所以有必要基於兩層的倉庫模型指定它們的定義。
在一家大型零售商的8TB數據倉庫中，在一個2,000行的小表上添加一個索引之後，一個決策支持查詢花費的時間從三小時一下降到了兩分鐘。
在該模型中，業務數據倉庫是數據存儲庫數據庫(模塊)的*，而數據集市則是數據集市層中的數據庫。
循環日誌記錄通常在數據倉庫環境中使用，在該環境中，恢復數據庫需要的只是恢復數據庫映象的問題。
此產品的關鍵之處在於，它通過在單個產品中組合了數據倉庫和存檔功能，從而幫助您管理日益增加的信息量。
如果數據更改，如果您希望知道的信息更改，或者如果您希望將數據與來自另一種渠道或數據倉庫的信息相結合，您必須更改數據倉庫的整體結構。
還有一些系統參與者，它們是與您的系統進行交互的外部系統，在數據倉庫項目的例子中，將是您要從中提取數據的遺留數據源。
這是一個角*列表；一個人在數據倉庫項目中可以具有多重角*。
數據無疑是數據倉庫項目中的主要元素。
數據倉庫(數據集成)。
聯機分析的需求引起了數據倉庫及數據挖掘技術的發展。
在線分離使得長期報告查詢能夠與滾出*作併發執行，從而提高了數據倉庫的可用*。
作為一門交叉學科，它建立在數據庫、數據倉庫、人工智能、統計學、數據可視化、系統科學等學科基礎之上。
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