人们在设计数据仓库时听到的争论之一是它应该标准化。具体来说，他们说使用第三范式（3NF）或维度模型。 将点连接人们在设计数据仓库时听到的争论之一是它应该标准化。具体来说，他们说使用第三范式（3NF）或维度模型。 这场辩论通常是一场意识形态之争，人们引用英蒙或金布尔的观点来证明自己的立场是正确的。在这个层面上，争论的焦点是理论，而不是企业业务人员的业务、数据或分析需求。但在人们构建数据仓库之前，他们必须了解这些需求，以及有助于满足这些需求的行业最佳实践。 更多阅读 机器、翻译 翻译人工智能：学习说全球语言 人工智能改善营销策略的 4 种方式 使用人工智能为消费者打造定制的电子商务体验 人工智能带来强大的新型电子商务欺诈检测软件 使用 AI Voice Over Generator 实现个性化学习体验 IT团队之所以有这样的争论，最大的原因是他们对维度数据建模的看法过于简单化。
IT 开发人员通常将维
度模型视为放置在星型或雪花模式中的事实和维度表。IT 部门了解如何实现代理键和缓” 健康信息学专家：能够优化健康相关数据的获取、存储、检索和应用。” 机器对机器通信推动者：监督各种软件、服务器、设备和生产设备不断增长的互操作性的人。 外包经理：这个工作在很多地方已经很普遍了。负责密切关 巴林手机号码列表 注企业与其承包商之间的所有关系。慢变化维度 (SCD) 等基本概念，但他们几乎（如果有的话）使用大量高级（也称为混合）设计构造。 他们看到的是先进的概念，比如快速变化、随意、热插拔、异构或垃圾维度；如何实施层次结构；桥台和支腿台；何时使用各种类别的事实表，深奥难懂。 （承认吧，光是读这句话而不考虑是时候检查你的 Facebook 页面是很困难的 那么为什么掌握这些先进概念如此困难呢？问题的很大一部分在于它们通常是在学术背景下解释的。
它们没有连接到应该
使用它们的现实用例。因此，它们成为极客的语言并被忽视。 尽管听起来很复杂，但高级维度设计方法都是根据所有企业中发生的实际业务和数据需求制定的。这些概念并非深奥，而是基于实施成功的数据仓库和 BI 解决方案的实用方法。 在 IT 了解高级维度建模的深度和实用性之前，是否实施标准化 电话号码 MX 维度模型与（简单化）维度模型的决定是一个错误的争论。IT 要么构建一个过于复杂的 3NF 数据仓库，很快就会变得不堪重负，要么构建一个过于简化的维度模型，需要不断对其进行彻底修改，以支持不可避免的扩展和变化的业务需求。无论哪种情况，企业在获取所需信息方面都得不到充分的服务，而且商业智能的成本不断上升，却没有达到预期的业务投资回报率。 如果公司了解并实施高级维度模型，那么他们就可以利用通过多年的实际经验开发的最佳实践。
