3.数据仓库和多维数据集的设计
OLAP建立在数据仓库的基础上。在设计中，我们没有采用标准数据仓库的形式，而是采用数据集市（Data Mart）的形式实现数据仓库。标准的数据仓库作为企业级应用，其涉及的范围和投入的成本常常是巨大的，它的建设很容易形成高投入、慢进度的大项目。数据集市是针对某一主题或者某一部门而构建的更小、更集中的数据仓库，它提供了一条部门/工作组级的分析商业数据的廉价途径。数据集市应该具备的特性包括：规模小、面向特定的应用、面向部门/工作组、快速实现、投资规模小、易使用、全面支持异种机平台等。用户可根据自己的需求，以自己的方式来建立数据集市。这种方式比较适合我们的客户。以后若有新的分析需求可以增加新的数据集市而不对现有结构造成不良影响。
数据集市有一个显著的特点是针对分析主题而设计。主题由需求决定。根据客户目前提出的需求，我们把数据集市分为三个主题：生产、库存和工艺。
以生产主题为例，OLTP系统负责生产计划和实际操作中各种技术细节的处理，产生了大量的数据。现在需要在这些生产数据的基础上进行如下分析：
针对每一个员工生产加工情况统计分析；
针对每一个车间生产情况统计分析；
针对每一次施工生产情况统计分析；
针对每一种产品类型生产情况统计分析；
针对每一种主材料加工情况统计分析；
分年、季度、月对生产情况统计分析。
延伸阅读
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