12、数据仓库质量项目：从集成到优化的全面解析

数据仓库质量项目：从集成到优化的全面解析

在当今数字化时代，数据仓库的质量对于企业的决策和运营至关重要。数据仓库质量（DWQ）项目旨在通过系统地丰富数据仓库的语义基础，提高数据仓库设计和运营的质量。本文将详细介绍DWQ项目的主要步骤，包括源集成、聚合与OLAP查询生成以及设计优化与数据调和。

源集成（步骤1、2）

DWQ的源集成方法是增量式的。每当考虑数据源的新部分时，新信息会与“企业模型”集成，并添加必要的新关系。企业模型提供了对企业重要且当前正在分析的概念和关系的综合视图，该视图会随着信息源分析的进行而变化和补充。

主要概念如下：
- 企业模型 ：是数据仓库应用所关注的全局概念和关系的概念表示。它使用描述逻辑形式化方法，能表达常见数据库模型，相关推理技术可进行一致性和完整性检查等推理服务，图形界面让用户无需接触复杂形式化内容。
- 源模型 ：是给定信息源中数据的概念表示，不要求对源进行全面分析和概念化，使用与企业模型相同的形式化方法表达。
- 相互依赖关系 ：是该方法的核心概念。通过模型间断言形式化定义，表明一个模型中的对象是另一个模型中对象的子集，逻辑形式化方法和推理技术可用于建立和推理不同数据库模式间的关系。
- 源模式 ：是每个源的逻辑内容，用一组关系定义表示，通过对源模型的查询表达，包装器将物理结构映射到逻辑结构。
- 数据仓库模式 ：是数据仓库物化视图的逻辑内容，同样用一组关系定义表示，通过对概念数据仓库模型的查询表达，中介器指定