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来自wiki，数据沿袭被定义为一个数据生命周期，包括数据的起源以及它随时间推移的位置。它描述了数据在不同流程中发生的情况。它有助于提供对分析管道的可视性，并将追踪错误简化为源头。数据出处记录影响感兴趣数据的输入，实体，系统和过程，实际上提供了数据及其起源的历史记录。看来这两个概念都在谈论数据的来源，但我仍然对这些差异感到困惑。两个概念都一样吗？如果他们不同，有人可以分享一个例子吗？感谢，

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如何处理多租户数据仓库（每个客户都有独特的模式）？

所以我试图建立一个服务的数据仓库，其中每个客户都有自己的数据库和独特的架构。我该如何设置仓库，以便每个客户都自动设置自己的语义层/关系模型（因为我们（集中）不知道每个数据库中的内容）以便每个客户都可以轻松报告他们的数据？有没有我们可以遵循的自动过程？我错过了什么吗？

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缓慢变化事实

我们正在慢慢改变DWH中的维度。类型1，类型2，类型3等。这使我们能够跟踪维度表中的更改。但是，跟踪事实表中变化的方式是什么？

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关于如何在星型模式中模拟许多半布尔属性的问题

在星型模式的维度中为37种不同属性/“检查点”（可以分级为通过/失败/不适用）建模的最佳方式是什么？事实表中的每一行都是针对相关检查点进行分级的通信？ TL; DR：我已经开发了星型架构模型，其中在事实表中的每一行是一个单一的通信。这些通信经历了一系列分级的“检查”（例如“张贴时间”，“正确的电子邮件主题”，“XYZ内容正确复制”等），并且每个检查可以被评为“合格”，“错过”或“不适用”。不同

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数据仓库为何与时间有关？

在我的教材中，它说数据仓库中的数据只在一段时间内有效，换句话说，它被认为是时间依赖的，但根据数据仓库的四个特点，非易失性属性表示一次数据已在数据仓库内输入，不能随意更改。那么有没有数据仓库的其他任何涉及数据仓库时间依赖的属性？

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将组织结构图作为主数据进行管理：在每次重组时，相同的术语“单元B3”可以改变其含义

我们的组织结构为组（A，B，C ...）和单元（A1，B2）等等）层次结构作为条款存储在主数据数据库中，包含有效日期和附加属性。这样我们知道B2单位是“审计亚洲”，直到上个月才是“法律事务”。然而，像合同管理工具这样的系统只是使用代码：例如“合同123456由B2单元管理”;我的问题是：我们应该怎么知道哪个 B2被引用？至于我可以看到有两种方法可以做到这一点：每一个组织实体都有一个唯一的ID

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数据仓库 - 雪花图式规范化

首先，我试图通过说明它们与星型图式和雪花图式区分开来。但是在尝试对表格进行规范化以创建雪花模式时遇到问题。所附的图像是星型模式 enter image description here 我试图创造dimcustomer另一个维度表，但我不知道我能说出桌子上。请，任何帮助，将不胜感激。雪花架构 enter image description here

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DW可以接受左连接吗？

在报告中，我有下从事实表联接：加入... LEFT JOIN DimState AS s ON s.StateCode = l.Province AND l.Locale LIKE (s.CountryCode + '%') 的更多信息：事实表中有59567773行 L.Province可以匹配DimState一个StateCode ：42,346,471行71％ L.Province无

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三维模型：约会 - 事实或维度

当设计一个用于分析诊所进度计划过程的维度模型时，是预约粮食在事实表中吗？如果约会是粮食，如何计算预订属性，如超额预订属性？

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处理地址尺寸和角色在多个事实中播放它

有关维度建模和角色扮演的问题。我们有一个地址维度是“角色扮演”。我们收到来自不同来源的地址，包括CRM系统。地址也可以是不同的类型，例如公司地址，个人等。因此，从角色扮演地址维度中，单个地址可以被标记为公司和地址的地址以用不同的事实来计费。有不同的事实表，他们有不同的密钥，将保存地址数据。 Fact_Sales将具有诸如Customer_Address_Key，Company_Head_Off