*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。
然而，每家公司對數據集市應該是怎樣的都有自己的看法。
數據集市運行的大小從幾兆到幾千兆字節不等，而數據倉庫通常從幾千兆到幾百萬兆字節。
在實現數據集市之前，公司應該知道信息技術部門與用户羣之間的關係。
對於成功的數據集市而言，信息技術部門必須對反映其作為內部顧問作用的面向小組的結構作出承諾。
所有其他的表格都顯示了來自數據集市的數據。
數據倉庫的數據庫——特別是數據集市——與終端用户非常接近，它通常不具有固定的查詢。
驗*數據集市設計沒有違背任何業務安全*設置。
實際上，它們甚至與其他工作組、部門或業務線中的數據集市沒有任何連通*。
因此，有了數據集市，您就可以獲得不僅僅是存儲庫當前狀態的信息，而且還有關於趨勢、更改和時間階段的信息。
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。
其他的表格來自於一個數據集市，而不是直接來自於存儲庫。
選擇的任何產品都應最大程度地發揮數據集市的潛力，通過提供最大限度上不費力氣，擴大直接數據存取的作用。
數據集市中的業務數據只能來自業務數據倉庫。
接着分析了僑務數據倉庫的特點，提出採用數據集市來部署僑務數據倉庫，並確定僑務數據倉庫的主題和數據模型。
數據集市運行的大小從幾兆到幾千兆字節不等【源自】，而數據倉庫通常從幾千兆到幾百萬兆字節。
數據集市的建模是由業務需求驅動的。
文化差別之所以能起作用，是因為數據集市增長之背後真正的動力是賦予最終用户能力之需要。
然後使財務數據集市與總帳保持同步，一旦數據到達那裏，它被調和回數據倉庫，甚至毫釐不差。
設計數據倉庫和數據集市。
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。
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。
因為倉庫終端用户直接與數據集市進行交互，所以數據集市的建模是捕獲終端用户業務需求的最有效工具之一。
這意味着一個部門中的終端用户可以訪問和使用另一部門中數據集市中的數據。
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