一致性维度在数据仓库中扮演关键角色，作为数据整合的基础，确保不同源的事实数据能够准确合并。其创建过程包括标准化、匹配和筛选三个步骤：标准化统一数据源的编码和格式；匹配将不同属性和重复数据对应；筛选确定主数据，形成最终的一致性维度。
一致性维度在数据仓库总线中的作用：奠基石。
一致性维度：要么是同一的，要么是具有最佳粒度性与细节性的维度在严格数学意义上的子集。
一致性维度的三种基本的交付步骤。
数据整合的关键就是生成一致性维度，再通过一致性维度将来自不同数据源的事实数据合并到一起，供分析使用。通常来说，生成一致性维度有如下三个步骤：
1.标准化（Standardizing）
标准化的目的是使不同数据源的数据编码方式，数据格式等相同，为下一步数据匹配打下基础。
2.匹配（Matching and Deduplication）
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1522
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
