云数据仓库级别划分

云数据仓库可以分为三个级别：

第一级：基础数据仓库

基础数据仓库是最基础的数据仓库，它主要用于存储和管理企业的原始数据，包括来自各种来源的数据，如销售数据、财务数据、人力资源数据等。基础数据仓库的主要特点是数据量大、数据类型多样、数据更新频率低、数据质量参差不齐。基础数据仓库的主要应用场景包括数据存储、数据清洗、数据转换和数据加载等。

第二级：业务数据仓库

业务数据仓库是基于基础数据仓库构建的，它主要用于存储和管理企业的业务数据，包括来自各种来源的业务数据，如销售业绩、财务报表、人力资源报表等。业务数据仓库的主要特点是数据量中等、数据类型多样、数据更新频率中等、数据质量较好。业务数据仓库的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等。

第三级：战略数据仓库

战略数据仓库是基于业务数据仓库构建的，它主要用于存储和管理企业的战略数据，包括来自各种来源的战略数据，如市场分析、竞争分析、客户分析等。战略数据仓库的主要特点是数据量小、数据类型多样、数据更新频率低、数据质量最高。战略数据仓库的主要应用场景包括数据分析、数据挖掘、数据可视化等。

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数据仓库建设之主题划分

如财务分析就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就为“财务分析”。关于主题域：主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合。...关于主题域的划分：主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成的，而在划分主题域时，大家的切入点不同可能会造成一些争论、重构等的现象，考虑的点可能会是下方的某些方面： 1、按照业务或业务过程划分...，投资回报比分析等主题； 3、按照功能或应用划分：比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等，而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等； 4、按照部门划分：比如可能会有运营域、技术域等，运营域中可能会有工资支出分析...、活动宣传效果分析等主题；总而言之，切入的出发点逻辑不一样，就可以存在不同的划分逻辑。...逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。

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自动驾驶级别划分与技术发展路线

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云数据仓库 Snowflake功能的革新云数据仓库的意义

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什么是云数据仓库？云数据仓库世界排名的厂商有哪些？

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云数据仓库市场规模有多大？云数据仓库有什么优势？

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云数据仓库是什么样子的?

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EB级别云存储是如何涨成的？

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