人工智能[4132]聊聊数据仓库建设步骤[5]

2.数据仓库概念化和技术选择

上一步的结果将用作定义未来解决方案范围的基础，因此应仔细分析业务和IT用户的需求和期望并确定优先级，以制定最佳的数据仓库功能集。

之后，必须确定构建数据仓库解决方案的架构方法，评估并为每个架构组件（暂存区域、存储区域等）选择最佳技术。在制定技术堆栈时，请考虑以下因素：

当前的技术环境

规划的战略技术方向

内部IT团队成员的技术能力

具体数据安全要求等

此时，还应该定义部署选项-本地、云或混合。部署选项的选择取决于多种因素，例如数据量、数据性质、成本、安全要求、用户数量及其位置以及系统可用性等。

3.数据仓库环境设计

在设计数据仓库之前和期间，需要定义数据源并分析存储在其中的信息-可用的数据类型和结构，每天、每月生成的信息量等，以及其质量、敏感性、刷新率频率。

下一步是逻辑数据建模，或者将公司的数据排列成一系列称为实体（现实世界对象）和属性（定义这些对象的特征）的逻辑关系。实体关系建模用于各种建模技术，包括规范化模式（关系数据库的设计方法）和星型模式（用于维度建模）。

接下来，将这些逻辑数据模型转换为数据库结构，例如将实体转换为表、将属性转换为列、将关系转换为外键约束等。

数据建模完成后，第一步是设计数据暂存区，以便首先为数据仓库提供高质量的聚合数据，并在后续所有数据加载过程中定义和控制源到目标的数据流。

设计步骤还包括创建数据访问和使用策略、建立元数据目录、业务术语表等。

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