9、多维数据仓库中的跨流程分析与维度一致性

多维数据仓库中的跨流程分析与维度一致性

在数据仓库的分析领域，跨流程分析具有强大的价值，而维度的一致性对于实现有效的跨流程分析至关重要。本文将深入探讨跨流程分析、钻取操作、维度一致性的要求以及相关的注意事项。

跨流程分析与钻取操作

在处理多个业务流程时，为每个流程单独建立事实表是一种有效的方式。这样做可以确保对单个流程的分析不受阻碍。判断两个事实是否代表不同流程，可以检查它们是否在不同时间发生或具有不同的粒度。如果是，则它们代表不同的流程。

当需要在单个报告中组合多个事实表的信息时，直接连接两个事实表或通过公共维度连接可能会导致某些事实的重复计算，而其他事实则可能被遗漏。正确的方法是分两个阶段进行钻取操作：
1. 第一阶段 ：从每个星型模型中收集信息，并将其聚合到一个共同的详细级别。
2. 第二阶段 ：将这些结果集合并在一起。

如果工具集不支持钻取操作，或者性能不佳，可以构建一个合并事实表或立方体，预先计算钻取操作的结果。

合并事实表

合并事实表可以作为特定流程事实表的补充。它可以使用特定流程事实表作为源来构建，而不是返回到原始数据源。从这个意义上说，它是一种汇总表或派生表，也可以实现为立方体，而不是星型模式。

维度一致性的重要性

跨流程分析的成功与否取决于维度。维度一致性是实现跨流程分析的关键。通过正确的维度设计和内容，可以比较不同事实表中的事实，无论是在一个主题领域内还是跨企业范围。许多强大的指标只能通过这种方式提供。

维度一致性可以有多种形式。维度表不必