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往期目录 > 2022年 第9期
针对企业经营分析的数据模型优化研究
作者:冯秀荣1 刘 海2
作者单位:1.之江实验室交叉创新研究院 2.天枢数链(浙江)科技有限公司
【摘  要】在企业经营分析系统中,数据建模方法主要基于关系型数据库,但模型扩展性差。一旦有新需求,原有数据模型无法满足,为此需要建立更多的数据模型。长此以往,数据模型会越建越多。模型过多将导致模型的使用和管理变得越来越复杂,也增加数据出错风险,降低工作效率。针对此问题,度量维度化的数据模型较好地利用关系数据库可读性强、易于理解的优势,弥补了其扩展性差的不足,将所有度量根据一定的规则转换成一个新维度,只要分析维度基本一致,无论新增什么样的分析指标,均可无限追加到度量维度化数据模型中且保持数据模型结构不变。本文通过实践证明,度量维度化模型大幅度减少企业经营分析层数据模型,而且具有良好的历史数据承接性,减少数据出错率,进而提高工作效率,提升用户体验。
【关键词】数据模型;经营分析;度量维度化;指标体系

【中图分类号】 TP399       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2022)09-0086-06

作者简介:冯秀荣(1982-),女,汉族,广西桂林人,高级工程专员,硕士,研究方向为数据分析与数据挖掘、企业级数据应用解决方案;刘海(1983-),男,汉族,江苏徐州人,技术研发总监,硕士,研究方向为大数据、数据要素市场化、区块链及隐私计算等。
文章著录格式:冯秀荣,刘海. 针对企业经营分析的数据模型优化研究[J].时代经贸,2022(9):086-091

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