数据仓库的设计与开发讲解了沃尔玛的数据仓库作为案例，描述了其强大的存储和处理能力。沃尔玛利用NCR的Teradata来管理7.5TB的数据量，其中包括3000多个零售店的销售及库存记录，每天需处理和更新2亿条记录并支持48万次查询操作。文中深入剖析了如何通过自动化采集销售数据并通过复杂模型分析顾客购物行为的趋势。同时文档阐述了从设计阶段、实施阶段到最终的使用维护阶段三个不同生命周期的数据仓库建设路径，并强调这是一种反复优化的过程而非一次性工程。文档还比较了传统数据库和新型数据仓库在开发方式上的差异，突显了数据驱动型设计的重要性以及灵活性需求所带来的特殊挑战。针对不同层次的数据结构（概念模型、逻辑模型和物理模型），它不仅提供了解决方案还指出了关键考虑点比如历史数据保存与概括化等。数据仓库的设计与开发适用于从事大规模零售、分销及相关领域的业务分析人员或IT专业人士，尤其是负责构建、管理和支持数据仓库解决方案的企业团队。对于那些希望通过数据分析驱动决策的管理层而言也非常有价值。此外，文档也对正在规划或者已经建立了初步系统但仍处于改进过程中的组织具有很高的参考价值。其详细内容可以帮助用户了解数据仓储技术的核心组件、最佳实践以及行业领先的例子如沃尔玛建立高效且可持续的数据分析平台的经验。
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