商业智能维度（商业智能3个关键技术）

数据仓库系列:星型模型和雪花型模型

雪花型模型是对星型模型的扩展，通过层次化维表，形成雪花状连接结构。它进一步分解维表，形成局部层次区域，通过减少冗余数据提升查询效率。相比星型模型，雪花型模型在复杂业务逻辑中更显优势。性能与复杂度对比 查询性能：在OLTP-DW场景中，雪花型模型的多表连接导致性能略逊于星型模型。

星型模型以一个事实表为核心，通过主键与其他多个维度表相连，形成一个星状结构。事实表包含事实数据，而维度表则包含描述这些事实的详细信息。星型模型虽然在查询性能上可能稍逊，但其结构简单，便于理解和使用。雪花型模型则在星型模型的基础上进一步扩展，形成多层维度表。

星型模型的缺点在于存在一定程度的数据冗余，因维表层级单一，部分信息重复存储。例如，国家、省份、地市三列维表中，国家列信息重复。雪花模型是对星型模型的扩展。当多个维表未直接连接至事实表，而是通过其他维表连接时，图解形似多个雪花相连，故名雪花模型。

数仓建模本质到底是什么?为什么维度建能模脱颖而出?

1、综上所述，维度建模因其简洁高效、性价比高、易于理解和实施以及适应性强等特点，在数仓建模中脱颖而出，成为主流选择。

2、综上所述，维度建模因其简单高效、性价比高、灵活实用以及数据组织清晰和查询性能优势等特点，在数据仓库建模中脱颖而出，成为主流选择。

3、数据仓库建模的核心在于管理企业数据并支持商业智能决策。在众多建模方法中，维度建模脱颖而出，成为主流选择。它源于上个世纪的Kimball理论，尽管细节有所演进，但其核心思想保持不变。数据仓库建模的方法体系并非唯一，但维度建模因其简单高效，性价比高而被广泛应用。

4、在范式建模中，实体与实体类型定义了业务对象与规则，关系则反映对象间的联系。通过模型的版本迭代，确保所有概念清晰无歧义。维度建模则将数据分为事实与维度，星型或雪花模型实现数据组织。在工业领域应用数据仓库建模时，企业应结合自身数据智能应用成熟度与目标，选择合适的建模体系。

5、维度建模依靠维度进行建模，如果维度设计不合理，可能导致数据口径不一致，数据结果不准确。范式建模能保证口径一致性，而维度建模不能。互联网公司业务周期短、迭代频繁，更倾向于使用维度建模快速完成任务。

专业解读|做数据分析的你,知道BI和报表的区别吗?

1、BI和报表的区别主要体现在以下方面：功能定位：报表：是数据的视觉呈现工具，侧重于业务流程的直观展示，如销售、供应链的定期报告。它主要满足企业的日常运营需求，提供预定义的报表平台。BI：是深度的数据分析工具，旨在挖掘并处理企业数据，为管理层的决策过程提供洞察和策略依据。

2、报表工具作为一类制作工具，主要用于创建数据报表和图形报表，以及特定格式的电子发票联、流程单和收据等。这类工具能够帮助用户整理和呈现数据，但其功能较为单一，侧重于数据的展示，而非深入的分析。商业智能（BI）则更进一步，它不仅仅局限于数据展示，更强调数据的统计、展示、分析和挖掘。

3、报表跟BI的区别：BI和报表是不一样的概念，报表主要是用于整合数据成表的，BI全称叫商业智能系统，主要作用是帮助企业的经营者和管理者快速、精准的把握企业的运营策略的。性能方面，BI独特的数据处理引擎板块，数据分析的原动力来自于cube，分析速度更快，展现更强大。

4、选择BI工具时，要考虑系统的扩展性、数据处理能力和灵活性。随着数据量的增加，稳定性、性能和可扩展性成为关键。此外，数据处理能力的快速响应、智能分析功能，如预警、预测分析等，也是决定工具价值的重要因素。总结与选择理解BI与报表的区别，有助于企业在面对海量数据时做出明智选择。

5、由此可见，报表，只是数据的一种展现工具，是静态的、固化的。所谓报表工具，而BI的重点在于商业数据的分析，它是立体多方面的，集成了数据统计、数据展示、数据分析和挖掘、数据预警等一系列整体的解决方案。