快照將每天運行一次，並在數據倉庫中存儲新數據。
客户教育是數據倉庫項目每個階段的一部分。
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。
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。
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。
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。
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。
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*。
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。
如我在第1部分中所做的，我將繼續使用BehemothRetailCompany，一個虛構的組織，通過逼真的場景，我們為其開發數據倉庫。
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。
一旦到了數據倉庫中，將財務數據返回總賬並保持總賬平衡。
可將該活動看作是數據倉庫的先驅活動。
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。
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。
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。
以下腳本可被編輯並在您的數據倉庫數據庫上運行，來生成一個腳本跨所有AW創建的事實表啟動行壓縮。
一個設計良好的數據倉庫擁有由大量彙總表，形成一個“金字塔”，每個彙總表都包含更多細節，直到金字塔底部的事實表。
此階段代表您的目標數據倉庫表。
關係系統的報表與數據倉庫的差別非常大。
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。
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。
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。
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。
設計數據倉庫和數據集市。
現在，建立數據倉庫已成為it產業新的增長點.
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*。
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。
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。
數據無疑是數據倉庫項目中的主要元素。
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。
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。
在數據倉庫的設計中，數據建模的每一層都有自己的目的。
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。
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。
在數據倉庫中維護完整的XML數據允許用户直接訪問以前沒有轉換成關係格式的重要業務數據。
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。
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。
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。
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。
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。
繼續本系列中的下一篇文章，其中將介紹數據倉庫的設計和實現階段。
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。
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