作者：何可  农行研发中心--一、大数据平台数据建模背景国内各家商业银行逐步开展大数据平台建设，由于缺少成熟的经验可供借鉴，各家银行大多参考国外的数据仓库建设经验。随着业务的发展、数据的积累，建立在大数据平台上的应用、灵活查询、数据分析等访问越来越多，突显了大数...(more)

实时数据仓库与传统数据仓库的融合：实时数据仓库与历史数据仓库是否考虑统一建模还是分开建模?实时数据仓库与传统数据仓库的融合：1)实时数据仓库与历史数据仓库是否考虑统一建模还是分开建模?2)实时数据仓库的实时数据与历史数据仓库的历史数据是统一存储还是分开存储?（问...(more)

UliBethke发表的这篇文章，介绍了数据建模到维度建模，以及数据仓库和反规范化一系列知识。比较了MPP和Hadoop的不同，并对如何在大数据和Hadoop平台上进行维度建模，给出了很好的建议和方案。维度建模已死？在回答这个问题之前，让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模。为什么需...(more)

大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步：1、针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈大数据分析;2、第二步，基于采集回来的多维度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载;3、然后第三步，对于ETL...(more)

社区专家冯帅入驻【Oracle数据库管理与运维】冯帅的社区个人主页：http://www.db2china.net/home/space.php?uid=164177冯帅，中国外汇交易中心，获有Oracle 10g OCM，Oracle 10g/11g OCP。 5年数据库使用及管理经验，精通异构数据库(Oracle/MySQL/MSSQL/DB2/Sybase/Infomix)和数据...(more)

数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么...(more)