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新数据仓库模式设计有利于企业用户

业务分析师的目标之一是用数据讲述完整的故事,提供有关业务如何进行或如何改进的见解。这是通过商业智能仪表板来实现,该仪表板从数据仓库提取数据。 当尝试关联数据仓库中不同仪表板的信息时,企业用户开始面临挑战。这通常需要求助于数据工程师,数据工程师需要在数据仓库中创建数据集市–由多个星形图组成,而这可能导致数据丢失或数据重复。 这种复杂性促使Francesco Puppini探索可更好地支持最终用户的数据仓库模式设计。他在与Bill Inmon合著的《The Unified Star Schema: An Agile and Resilient Approach to Data Warehouse and Analytics Design》一书中探讨了这一问题,该书由Technics Publications出版。 什么是星型图和雪花图? 在讨论Unified Star Schema之前,让我们看一下星型模式本身。 星型模式是最简单的尺寸建模形式。该模式由事实和维度组成。事实以事件为中心,而维度则引用与事实有关的信息。维度以类似于星型的方式与事实相关。 此外,雪花模式将维度与其他维度相关联并...

敏捷+智能,以技术为核心的BI演进之路

【51CTO.com原创稿件】数字化时代,众多企业以数据驱动业务为目标,从数据中发现价值,从而对业务决策带来辅助支持,以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI(商业智能)作为企业发展过程中的数据工具,一直是受到众多企业的青睐。 随着技术的不断演进,BI工具也在不断变化,以满足企业市场的不同需求。在BI发展几十年中,BI工具也愈发成熟,从传统BI走向敏捷BI,再加之AI的智能化能力,BI不再只是一个查看数据报表、优化业务流程的软件工具,而是可以帮助企业提升创新能力,改变工作效率,成为增强核心竞争力的得力助手。 BI技术的快速发展 BI最早是出现在IBM计算机科学家Hans Peter Luhn在1958年撰写的一篇文章中,其中描述了BI的价值和潜力,他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标。” BI是一个将数据变为信息的过程,可以将来自企业中的各个业务系统中的数据,按照一定的规则进行抽取、清洗,然后加载到集中的数据库中,进而完成数据分析和处理以及报表展现,而这些分析和展现的结果将能成为企业决策的重要数据支持。 过去,业务人员要想看到这...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。