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1.6.4 神话4:维度模型仅用于预测

《数据仓库工具箱(第3版)--维度建模权威指南》第1章数据仓库、商业智能及维度建模初步,本章将详细考察数据仓库及商业智能的主要目标,辨析DW/BI管理者与杂志出版商各自责任中存在的不可思议的相似之处。本节为大家介绍神话4:维度模型仅用于预测。

作者:王念滨/周连科/韦正现 译来源:清华大学出版社|2015-12-10 16:46

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1.6.4  神话4:维度模型仅用于预测

不应将维度模型设计为仅仅关注预定义的报表或分析。设计应该以度量过程为中心。显然,考虑BI应用的过滤和标识需求非常重要。不应该建立前10个重要报表的名单,因为这样的报表非常容易发生变化,维度模型设计应该是适应变化的。关键是将注意力放到组织的度量事件上,因为与不断变化的分析比较,它们通常是比较稳定的。

与该神话类似的说法是维度模型无法适应业务需求的变化。恰恰相反,由于具有对称性,维度结构非常灵活,能够适应变化。实现查询灵活性的灵丹妙药是以最细粒度级别构建事实表。仅仅发布汇总数据的维度模型是有问题的,当用户在汇总表中无法获取细节数据时,他们有时会遇见分析屏障。当基于不成熟的汇总表,无法容易地适应新的维度、属性或事实时,开发者有时也会遇到分析屏障。维度模型中正确的做法是以最详细的粒度表达数据,这样可以获得最好的灵活性和可扩展性。若预先制定业务问题,则极易预先汇总数据,从长远来看,这样操作是非常危险的。

建筑师Mies van der Rohe曾经充满自信地说过"细节就是上帝"。构建维度模型时增加最细粒度的数据可以带来最大的灵活性和可扩展性。维度模型中没有这些细节信息将破坏构建具有健壮的业务智能的基本需求。

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