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由于在变化快速的商业世界里，业务形态多种多样，为了能够更有针对性的进行数据建模，经过长时间的摸索，业界逐步形成了数据建模的四部曲：业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。......
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本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。......
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随着数字经济的快速发展，数据已经成为新的生产要素。如何有效地开展数据治理工作，提升数据质量，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，已成为业界的热门话题。......
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了解数据建模之前首先要知道的是什么是数据模型。数据模型（DataModel）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽......
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所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。......
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中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系，包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。......
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针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。......
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建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题......
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本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界......
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BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量，所以在建模前，要对数据仓库的架构组成、大小以及模型功能有明确的定义。......
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随着企业有了能够轻松访问和分析数据以提高性能的新机会，数据建模也是变形的。数据建模不仅仅是任意组织数据结构和关系，还必须与最终用户的需求和问题联系起来，并提供指导，帮助确保正确的数......
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维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。......
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数据分析是一个包含数据检验、数据清洗、数据重构，以及数据建模的过程，目的在于发现有用的信息，有建设性的结论，辅助决策的制定。数据分析有多种形式和方法，涵盖了多种技术，应用于商业、科......
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舍弃在单独的事实表之间保持事实与维度的一致。（尽量达到不同事实表之间维度的高度一致，这是仓库总线结构的基础......
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大数据应用有几个方面,一个是效率提升,帮助企业提升数据处理效率,降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导......
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大数据商业建模的新发展方向在哪里？怎么样预测才能真正发挥大数据的特有优势？从预测到“现测”是如何实现的？......
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数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。......
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所谓工作流(workflow)就是一系列相互衔接、自动进行的业务活动或任务，是经营过程的全部或部分自动化。当前工作流的研究与应用在我国主要侧重于工作流的实现技术......
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终端虚拟化虚拟机在大小和复杂性上随最终用户工作类型的不同而不同，如任务型员工关注基于少量应用的......
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无论是在发达国家，还是在发展中国家，制造业在国民经济中均占据主要地位。它是将可用资源与能源通过制造过程，转化为可供人们使用或利用......
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有效的流程建模方法和工具是企业变化管理的基础。由于企业系统的复杂性，在流程变化管理实施过程中除依赖管理者的经验外，还需要系统的方法和工具加......
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随着网络信息化的发展，企业与企业之间的竞争越来越激烈。竞争的白热化迫切需要企业提高自身的服务质量，满足客户的个性化需求。因此就需要企业完整......
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敏捷虚拟企业又称为动态联盟(Dynamic Alliances，DA)是实现AM的基本组织方式。企业动态联盟是充分利用现代通讯技术、网络技术把位于不同......
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协同产品设计与开发过程是一个迭代而有序的活动过程，存在多地点、多任务、多活动交互的产品定义和形成过程。这种集成产品开发环境下动态、复杂和收敛活动任......
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0 前 言 产品质量是其质量特征满足顾客需求的程度，质量控制就是采取一定的方法使产品的质量特征符合规定的标......
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当二十一世纪进入知识经济时代后，企业所面临的挑战也越来越严格。而善用信息技术于经营策略，绝对是企业赢的关键因素之一。企业信息化所......