用数据仓造句子，“数据仓”造句

一旦到了数据仓库中，将财务数据返回总账并保持总账平衡。

现在，建立数据仓库已成为it产业新的增长点.

可将该活动看作是数据仓库的先驱活动。

在该模型中，业务数据仓库是数据存储库数据库(模块)的*，而数据集市则是数据集市层中的数据库。

根据定义，数据市场是数据仓库的一个子集，是专门针对特定的用户群或特定的主题领域设计的。

实际上，在最高的集成层次上，它们可以成为业务范围的数据仓库。

因此当来自临时数据库的信息通过存储过程被转移到数据仓库中时，这个沿袭出现了一个断点。

一些观察者预测，数据仓库将重蹈转盘电话拨号的覆辙，但关于数据仓库即将消失的谣传显然是夸大其辞。

还有一些系统参与者，它们是与您的系统进行交互的外部系统，在数据仓库项目的例子中，将是您要从中提取数据的遗留数据源。

在Behemoth数据仓库项目中，我们很容易获得几十个，要不然就是几百个用例。

目标位置可以是集中的位置，例如数据仓库，也可以是网络上另一个分布式位置。

根据搜索词汇的复杂度和基础数据仓库的大小，任何特定查询返回的匹配集都可能十分庞大，以致于无法使用。

在一家大型零售商的8TB数据仓库中，在一个2,000行的小表上添加一个索引之后，一个决策支持查询花费的时间从三小时一下降到了两分钟。

不过这样做可能要求从多个不同的系统获取信息，比如说公司自己的数据仓库和运输商的跟踪系统。

数据无疑是数据仓库项目中的主要元素。

快照将每天运行一次，并在数据仓库中存储新数据。

客户教育是数据仓库项目每个阶段的一部分。

在数据仓库中维护完整的XML数据允许用户直接访问以前没有转换成关系格式的重要业务数据。

这是一个角*列表；一个人在数据仓库项目中可以具有多重角*。

他所说的正是数据仓库应用的功能——沿着某些变量轴聚合信息并转化数据间的关系。

在数据仓库中维护完整的XML数据，用户便可以立即访问之前没有分解到关系格式中的重要业务数据。

继续本系列中的下一篇文章，其中将介绍数据仓库的设计和实现阶段。

以下脚本可被编辑并在您的数据仓库数据库上运行，来生成一个脚本跨所有AW创建的事实表启动行压缩。

如我在第1部分中所做的，我将继续使用BehemothRetailCompany，一个虚构的组织，通过逼真的场景，我们为其开发数据仓库。

企业选择一个数据仓库或者从头创建一个新的企业级数据仓库。

在数据仓库的设计中，数据建模的每一层都有自己的目的。

终端用户只能访问授权给他们的数据集市，而非所有的数据仓库数据。

产品化阶段的目标是成功地将数据仓库部署到生产环境中。

此篇文章是可选的，但是它值得一读，至少要大致了解数据仓库中经常使用的不平常的指数类型。

在线分离使得长期报告查询能够与滚出*作并发执行，从而提高了数据仓库的可用*。

在形成数据仓库的第一个版本过程中，最终用户培训可能是重要的工作，因为大多数，即使不是所有最终用户，对报告和分析工具是不熟悉的。

此阶段代表您的目标数据仓库表。

如果数据更改，如果您希望知道的信息更改，或者如果您希望将数据与来自另一种渠道或数据仓库的信息相结合，您必须更改数据仓库的整体结构。

这种方法通常比较适合数据仓库系统，因为所有数据都在一张表里，不需要做表连接。

循环日志记录通常在数据仓库环境中使用，在该环境中，恢复数据库需要的只是恢复数据库映象的问题。

一个设计良好的数据仓库拥有由大量汇总表，形成一个“金字塔”，每个汇总表都包含更多细节，直到金字塔底部的事实表。

关系系统的报表与数据仓库的差别非常大。

因为数据仓库和数据集市在许多情形中是可以交换的概念，所以有必要基于两层的仓库模型指定它们的定义。

他们将成为在世界最大的数字病人数据仓库之一。”诺华公司全球开发部主任特雷弗蒙代尔如是说。

例如，大多数数据仓库都有时间维度，但是这几乎总是需要单独创建。

最适合于该工作的是一位有经验的分析员，应具有较强的业务和人员技能以及关于数据仓库和数据建模的合理知识。

文章讨论了基于数据仓库技术的cims数据环境结构，并提出了根据企业数据模型同时设计数据处理环境和分析环境的方法。

其中一个数据仓库表只包含关系数据，另一个表同时包含关系数据和XML数据。

作为一门交叉学科，它建立在数据库、数据仓库、人工智能、统计学、数据可视化、系统科学等学科基础之上。

设计数据仓库和数据集市。