Ssas 在数据仓库使用Kimball方法之前使用Datavault建模

在数据仓库项目中，为什么我们需要在从着陆/暂存区数据库传输数据集市（使用Kimball方法）中的数据之前使用DataVault建模？。ie为什么我们不能使用Kimball方法将数据直接从着陆/暂存区数据库传输到最终数据集市

必须这样做吗

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嗯，您不需要使用Data Vault方法。此外，您不需要使用Kimball。此外，您不需要使用3nf

这完全取决于您的环境中的需求。在

• 数据结构
• 数据复杂性
• 尺寸
• 时间表
• 更改源格式
• 历史化的需要,
• 报告、仪表板或其他ETL结构的要求

没有“需要”专门进行数据保管

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这完全取决于您想做什么以及您的需求是什么。

好吧，您不需要使用Data Vault方法。此外，您不需要使用Kimball。此外，您不需要使用3nf

这完全取决于您的环境中的需求。在

• 数据结构
• 数据复杂性
• 尺寸
• 时间表
• 更改源格式
• 历史化的需要,
• 报告、仪表板或其他ETL结构的要求

没有“需要”专门进行数据保管

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这完全取决于您想做什么以及您的需求。

我注意到，最近，Data Vault 2.0方法在EDW项目中非常流行。Kimball/Star模式数据模型仍然被大量使用，但它们主要只是数据仓库顶部的顶层抽象，用于报告

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肯特·格拉齐亚诺（Kent Graziano）有一本很好的入门读物来理解DV建模，这是丹·林斯特德（Dan Linstedt）的书（也是一本很好的读物）的摘录。

我注意到，最近，Data Vault 2.0方法在EDW项目中变得相当普遍。Kimball/Star模式数据模型仍然被大量使用，但它们主要只是数据仓库顶部的顶层抽象，用于报告

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肯特·格拉齐亚诺（Kent Graziano）有一本很好的入门读物来理解DV建模，这是丹·林斯特德（Dan Linstedt）的书（也是一本很好的读物）的摘录。

这里的关键在于一切。如果您需要真正跟踪数据的来源，以便在数据到达数据集市之前审核好数据和坏数据，那么数据保险库将派上用场。例如，如果您存储的是医疗记录，那么数据仓库就非常方便，可以真正跟踪所有源系统数据的来源、第一次看到时的真实情况以及到达该集市之前至关重要的所有相关信息。同样的情况也适用于没有进入集市的数据（即：坏数据）。这里的关键取决于一切。如果您需要真正跟踪数据的来源，以便在数据到达数据集市之前审核好数据和坏数据，那么数据保险库将派上用场。例如，如果您存储的是医疗记录，那么数据仓库就非常方便，可以真正跟踪所有源系统数据的来源、第一次看到时的真实情况以及到达该集市之前至关重要的所有相关信息。同样的情况也适用于未进入集市的数据（即：坏数据）。