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当然，想要做数据治理，想要学习了解，一下数据治理的范围，理论等，最好可以看看别人怎么做的，了解数据治理可以参考：数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些。

数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得

即数据本身的管理，对于数据本身，基于数据仓库，我们做了数据的分层、数据域的划分、基于维度建模的架构、命名规范、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等，这些都是属于这个主数据管理的范围。

数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些

拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。

数据仓库(10)数仓拉链表开发实例

怎么用WordPress给自己搭建了一个网站？可能很多人都想拥有属于自己的网站，这篇文章就找你怎么利用WordPress搭建属于自己的网站。如果你也正好有搭建个人网站的想法，那么本文会给你一个参考，我尽量写的比较详细，给自己做一个记录，也给大家一个参考。

利用WordPress搭建属于自己的网站

数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。

数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理

所谓的事实表和维度表技术，指的就是如何和构造一张事实表和维度表，是的事实表和维度表，可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。

数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术

规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。

数据仓库(07)数仓规范设计

目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构，这里介绍基本的四层架构。  分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。

数据仓库(06)数仓分层设计

数据仓库主要有四种架构，Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构，基本上都会使用到维度建模。

数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比

基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。

数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构

维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法，也是一种广泛应用的数仓建模方式，它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现，事实周围有上下文包围着，这种上下文被直观地分成独立的逻辑块，称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别，实体-关系建模是面向应用，遵循第三范式，以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析，为了提高查询性能可以增加数据冗余，反规范化的设计技术。

数据仓库(03)数仓建模之星型模型与维度建模

数据仓库（数仓）与大数据区别，数据仓库（数仓）与数据库的区别，大数据与传统数据库的区别等等，这篇文章带你了解。

数据仓库(02)数仓、大数据与传统数据库的区别

数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。

数据仓库(1)什么是数据仓库，数仓有什么特点

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