Customer education is part of every stage of the data warehouse project.
客户教育是数据仓库项目每个阶段的一部分。
Create a Physical Data Model with OLAP in the Data Design project above.
在上面的数据设计项目中通过OLAP创建物理数据模型。
After creating a connection to your database, you need to create a data development project.
创建了到数据库的连接之后，您需要创建一个数据开发项目。
Select the project folder in the data definition view.
选择数据定义视图中的项目文件夹。
In this initial customer engagement step, you and your customer decide to start a data warehouse project, and begin setting up an agreement.
在这个客户互动的初始步骤中，您与您的客户将决定启动数据仓库项目，并开始建立协议。
Is there enough data to meet the business goals of the project?
是否有足够的数据满足项目的商业目标？
A given data warehouse project can have one or more business objectives.
一个给定的数据仓库项目可能具有一个或更多业务对象。
The top-down approach is to implement the data warehouse in a single project phase.
自顶向下的方法就是在单个项目阶段中实现数据仓库。
The new data development project wizard appears.
这将显示新数据开发项目向导。
The project needs to consider, at least in part, existing data models.
项目需要考虑已有的数据模型（至少需要考虑一部分）。
The project also deals with the privacy aspects of the data.
这个项目还要处理数据的隐私问题。
You have now defined the appropriate metadata (or data model) for this project.
我们已经为此项目定义了适当的元数据(即数据模型)。
Now, import some sample data into the project.
现在，将一些范例数据导入到项目之中。
Data is undoubtedly the primary element in a data warehouse project.
数据无疑是数据仓库项目中的主要元素。
Scripts and data pools need to exist inside of a project.
脚本与数据池需要存在于项目之内。
Project managers can view pertinent data to objectively measure project progress and quality.
项目经理可以查看相应的数据以客观地度量项目进展及质量。
Then, they should view the data from both a project-level and portfolio-level perspective.
然后，他们应当从项目层次和组合层次两个视角来观察这些数据。
Project scoping and initial risk assessment of data conversion effort.
项目范围界定和对数据转换工作的初始风险评估。
Create a new stored procedure within a Data Development project.
在DataDevelopment项目中创建一个新的存储过程。
Stored procedures are defined as part of a Data project.
存储过程被定义为Data 项目的一部分。
That is what Microsoft’s Data Center Genome project is all about.
这就是微软的数据中心Genome项目所做的事情。
Data quality analysis for an SOA project.
SOA项目的数据质量分析。
创建一个新的Data项目。
Locate the procedure in your Data project, right mouse click, and select Run.
定位到Data项目中的过程，右击鼠标并选择Run。
Locate the procedure in your Data project, right mouse click and select Deploy.
定位到Data项目中的过程，右击鼠标并选择Deploy。
Name the project Trading.xml and exit the Design Data tool.
将项目命名为Trading . xml并退出DesignData工具。
Create a data development project.
创建一个数据开发项目。
Conducting the data quality analysis within the project framework.
在项目框架内进行数据质量分析。
Conducting the data quality analysis within the project framework.
在项目框架内进行数据质量分析。
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