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逻辑数据模型转换为数据仓库数据模型 数据仓库数据模型优化。随着需求和数据量的变化进行调整 数据清洗转换和传输。业务系统中的数据加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。...
如果用在数据仓库的场景下，Transform也包含数据清洗，清洗掉噪音数据。Load 数据加载，把处理后的数据加载到目标处，比如数据仓库。ODS(Operational Data Store)操作性数据，是作为数据库到数据仓库的一种过渡，ODS...
用户从数据源抽取所需要的数据，经过数据清洗，按照预先定义的数据仓库模型，最终将数据加载到数据仓库当中。随着应用和系统环境的不同，数据的ETL具有不同的特点。ETL为维系着数据仓库中的数据的新陈代谢，而数据...
它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。业务元数据 业务元数据为管理层和业务分析人员使用。它从业务角度描述...
数据仓库中的数据治理的方法中的数据采集清洗是什么意思？
技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用。它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。
企业数据仓库/数据中台 将原始数据整合为可被广泛使用的知识，用于后续消费使用，包括： 集成存储：收集、存储和集中管理企业内外数据；处理分析：清洗、加工、整合多方数据；面向业务需求统计、挖掘；统一的存储和...
数据仓库中存储的数据大部分来源于传统的数据库，但并不是...“脏数据”在进入数据仓库之前必须经过抽取、清洗、转换才能生成从面向事务转而面向主题的数据集合。数据集成是数据仓库建设中最重要，也是最为复杂的一步。
构建数据仓库有两种方式：自上而下、自下而上 Bill Inmon推崇自上而下的方式，一个企业建立唯一的数据中心，数据是经过整合、清洗、去掉脏数据、标准的、能够提供统一的视图。要从整个企业的环境入手，建立数据仓库...
数据仓库所提供的各种信息，肯定要准确的数据，但由于数据仓库流程通常分为多个步骤，包括数据清洗，装载，查询，展现等等，复杂的架构会更多层次，那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨，都可以导致数据失真，客户...
