-
-
数据仓库设计规范的5大痛点与解决方案
一、范式化设计的性能悖论在数据仓库设计中，范式化设计是一种常见的方法，它通过减少数据冗余来提高数据的一致性和完整性。然而，在实际应用中，范式化设计也可能带来一些性能问题。以电商场景下的数据仓库设计为例
-
-
数据仓库度量的核心挑战
一、数据一致性的隐性成本（误差率突破30%警戒线）在数据仓库度量的领域里，数据一致性是至关重要的。尤其是在电商场景下，数据的准确与否直接关系到企业的决策和运营。我们先来看一组数据，行业平均的数据误差率
-
-
-
-
-
数据仓库建模：如何避免ETL过程中的3大常见错误？
一、数据映射的隐性成本在电商场景下选择数据仓库时，数据映射的隐性成本往往容易被忽视。以金融风控分析为例，从传统数据库向数据仓库迁移过程中，数据映射是关键环节。行业平均来看，数据映射的成本可能占整个数据
-