38、数据集市与数据仓库的架构转换策略

数据集市与数据仓库的架构转换策略

在数据管理领域，如何有效地整合和管理数据集市，构建高效的数据仓库架构是一个关键问题。本文将介绍几种数据集市向数据仓库迁移的策略和方法，分析其优缺点，并提供具体的操作步骤。

1. 数据维度一致性处理

1.1 维度一致性的概念和作用

在某些环境中，实施独立数据集市会导致数据不一致、提取冗余和混乱等问题。解决这些问题的一种方法是使各个数据集市中常用的维度保持一致。维度一致性是指为每个数据集市中使用的共享维度创建一个单一的通用维度。例如，从所有数据集市的产品维度需求中创建一个单一的产品维度，该统一维度将取代数据集市中分散的产品维度版本。

1.2 维度一致性的适用环境

这种技术适用于仅具有多维或 OLAP 数据集市的环境。如果 BI 环境需要进行统计分析、数据挖掘或其他非多维技术，则不能使用此技术。

1.3 维度一致性的实现步骤

• 分析各数据集市的维度差异 ：以产品维度为例，不同的数据集市（如财务、销售和营销）可能有不同的维度表示。财务数据集市可能使用“项目”维度，而销售和营销数据集市使用“产品”维度，且各维度的属性也有所不同。
  |数据集市|维度名称|维度属性|
  | ---- | ---- | ---- |
  |营销数据集市|产品维度|Product ID (num 5)、Product Descriptor (Char 20)、Product Type (Char 7)、Std Cost (num 7)、Vendor ID(num 8)|
  |销售数据集市|产品维度|Product No (