本文關(guān)鍵詞：基于Teradata的零售行業(yè)數(shù)據(jù)模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著信息技術(shù)的普及與發(fā)展,越來(lái)越多的信息系統(tǒng)被應(yīng)用在各個(gè)現(xiàn)實(shí)的生活領(lǐng)域。隨之而來(lái)的便是大量的信息數(shù)據(jù)被不斷的堆積。堆積的數(shù)據(jù)里面蘊(yùn)含著豐富的信息寶藏：個(gè)人信息,消費(fèi)習(xí)慣信息,購(gòu)買能力信息等等。而這些豐富的信息寶藏又不是顯而易見的,它需要人們從堆積的信息里,通過(guò)科學(xué)的方法進(jìn)行提取,再以優(yōu)秀的方法論加以加工,形成穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型,通過(guò)可視化的智能分析工具來(lái)呈現(xiàn)給需要了解它的人們。因此,高效準(zhǔn)確的模型數(shù)據(jù),變成了企業(yè)突破藩籬,取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的有力武器。因此,對(duì)于那些想使用大數(shù)據(jù)有所作為的零售企業(yè),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是必要的不可或缺的一個(gè)措施。在實(shí)際的情況中,很多企業(yè)雖然花費(fèi)了大量的人力物力,卻沒(méi)有得到預(yù)期的回報(bào)。問(wèn)題之一就在于,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型和現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)不能形成有力的統(tǒng)一。其中包括,業(yè)務(wù)模型的統(tǒng)一和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)性能優(yōu)化等等。為了解決以上的問(wèn)題,本文重點(diǎn)研究了基于Teradata的數(shù)據(jù)模型。以Teradata零售行業(yè)的數(shù)據(jù)模型為藍(lán)本,有效的組織了某企業(yè)的多來(lái)源數(shù)據(jù),并且使用統(tǒng)一的業(yè)務(wù)語(yǔ)言來(lái)描述業(yè)務(wù)。從建立邏輯數(shù)據(jù)模型的方法論著手,通過(guò)具體的實(shí)例,闡述了邏輯數(shù)據(jù)模型建立的過(guò)程,以及依據(jù)邏輯數(shù)據(jù)模型建立物理數(shù)據(jù)模型的過(guò)程和方法,總結(jié)了在模型建立過(guò)程中必須遵守的規(guī)則。由于在物理模型的建立過(guò)程中,性能問(wèn)題經(jīng)常被忽略,所以本文從幾個(gè)角度對(duì)物理模型的優(yōu)化進(jìn)行了一些探討和研究,總結(jié)了一些優(yōu)化的方法,并且取得了初步的效果。最后,介紹了一個(gè)使用了Teradata零售數(shù)據(jù)模型的成功案例。
【關(guān)鍵詞】：零售行業(yè) 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 課題選擇的動(dòng)機(jī)10
• 1.3 研究的技術(shù)路線10-11
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念與Teradata技術(shù)12-24
• 2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展歷史12-13
• 2.2 Teradata公司簡(jiǎn)介13
• 2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其他的概念13-16
• 2.3.1 OLAP和OLTP13-15
• 2.3.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢特點(diǎn)15-16
• 2.3.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)16
• 2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)集市16-17
• 2.5 Teradata的技術(shù)特征17-24
• 2.5.1 Teradata的可擴(kuò)展的方法論17-18
• 2.5.2 Teradata可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)框架18-20
• 2.5.3 Teradata的系統(tǒng)組成部件20-21
• 2.5.4 Teradata的系統(tǒng)工作原理21-22
• 2.5.5 Teradata的并行處理機(jī)制22-23
• 2.5.6 Teradata的索引23-24
• 第3章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模24-33
• 3.1 Teradata的概念數(shù)據(jù)模型24-25
• 3.2 數(shù)據(jù)模型的方法論25-33
• 3.2.1 數(shù)據(jù)模型的概念25-26
• 3.2.2 研究數(shù)據(jù)模型的現(xiàn)實(shí)意義26-27
• 3.2.3 數(shù)據(jù)模型的建立方法27-33
• 第4章 Teradata零售行業(yè)的數(shù)據(jù)模型33-47
• 4.1 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)33-36
• 4.1.1 建立LDM的基本思路33-34
• 4.1.2 數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)規(guī)則34-35
• 4.1.3 LDM的設(shè)計(jì)35-36
• 4.2 數(shù)據(jù)模型的客戶化實(shí)施36-41
• 4.2.1 邏輯模型的客戶化37
• 4.2.2 物理模型的客戶化37-38
• 4.2.3 主題域的設(shè)計(jì)38-39
• 4.2.4 主題概述39
• 4.2.5 人口統(tǒng)計(jì)特征的LDM39-41
• 4.2.6 人口統(tǒng)計(jì)特征(Demographic)的PDM41
• 4.3 數(shù)據(jù)模型的優(yōu)化41-47
• 4.3.1 物理模型優(yōu)化概要41-43
• 4.3.2 物理模型優(yōu)化的途徑43
• 4.3.3 物理模型優(yōu)化方法43-45
• 4.3.4 SQL的優(yōu)化45-46
• 4.3.5 調(diào)度程序的優(yōu)化46
• 4.3.6 PDM優(yōu)化的測(cè)試46-47
• 第5章 零售行業(yè)數(shù)據(jù)模型價(jià)值的研究47-54
• 5.1 客戶眼中的數(shù)據(jù)模型47
• 5.2 數(shù)據(jù)模型支持BIOs47-48
• 5.3 數(shù)據(jù)模型支持的商務(wù)智能分析48-50
• 5.4 一個(gè)客戶的實(shí)例50-54
• 5.4.1 企業(yè)的角度50-51
• 5.4.2 缺口分析(Gap Analysis)51
• 5.4.3 BIOs:數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)成果的聯(lián)系51-52
• 5.4.4 關(guān)于數(shù)據(jù)模型的主題域52-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-57
• 致謝57

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本文編號(hào)：337535