上周我们主要讨论了基于主题域的实体关系建模中数据集成的方式，讨论了以下三种思路:同一主题域中不同实体的属性通过属性进行聚合。比如对于会员，公司，客户等实体对象，我们都有地址属性信息，姓名识别属性信息等等。这种思想是将属性内聚度高的字段进行整合，将不同的属性以带类型标识的树表形式存储。
21世纪是生物学的世纪。只要上过高中，就应该知道这句话。在你选择大学专业的时候也受到了影响。大一大二热情满满，好好学习，成绩会不错的。到了第三年，他们渐渐发现这并不是自己喜欢的专业(生物医学专业，但我当时想研究基因和脑科学)。而且学校的主要专业是通信、计算机等。，而且教学重点根本不是生物医学。我对冰冷的医疗器械毫无兴趣，这让我非常失望。
结合自己的特点，参加了几次数学建模比赛，发现数据很有意思。根据网上各种调查发现，有数据分析师的职位是和数据挂钩的，但是有技能要求和经验要求。无意中了解到一个在线教育平台(mooc，当时还不是很流行)。这似乎给我带来了希望。无论逃课还是下课，在踏上数据之路之前，我都会泡在图书馆，上Coursera，学习数据课程。数据是由业务产生的。不懂业务就不懂数据，也就不会用数据来推动业务。所以你放弃考研，去数据岗获取业务经验，更好的学习数据。
6、为什么企业需要数据仓库企业为什么需要数据仓库在企业信息化建设的过程中，为了提高企业的日常工作效率，提高企业的市场适应能力，大多数企业都会根据市场、客户和企业自身建立不同的业务系统来满足需求。而市场需求、设计理念、建设时间、平台选择等因素的不一致，往往导致系统独立、信息分散的特点，从而形成信息孤岛。为了解决上述问题，企业需要一种有效的技术来整合信息，通过整合不同的系统信息，为企业提供统一的决策分析平台，帮助企业解决实际的业务问题(如如何提高客户满意度和忠诚度，降低成本，提高利润，合理配置资源)
使用数据仓库有三个好处:(1)数据仓库可以为业务部门提供准确及时的报表。虽然也可以向业务系统提供报表功能，但是由于业务处理系统是为了实现某项业务功能而开发的，所以业务处理系统中的报表只能提供部分信息，而不能提供整个企业的信息，让管理者有“只见树木不见森林”的感觉。
7、浅析元数据在数据仓库中的应用:大数据仓库摘要:作为存储数据的数据，元数据管理知识在各类数据仓库教材中都有涉及，但在实际应用中却很少用到。大多数数据仓库开发人员都知道元数据的重要性，但他们很少在实际应用中使用它，或者他们不知道如何建立一个元数据库。本文旨在研究元数据管理及其在SqlServer2005中的具体实现。关键词:元数据数据仓库数据模型编程，图分类号:TP311.13文档识别码:A文号:16723791(2012)05(c)003401元数据是整个数据仓库的核心。
它涵盖了仓库的各个方面，在数据仓库的构建和运行中起着极其重要的作用。元数据大致可以分为四种:关于数据源的元数据、关于数据模型的元数据、关于数据仓库映射的元数据和数据仓库使用的元数据，(1)数据源的元数据。关于数据源的元数据，在使用这种元数据时，描述了不同平台上不同数据源的物理结构和含义，具体如下:①数据源中的所有物理数据结构。
