数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
现代企业数据量呈指数级增长,传统数据分析方式已无法满足业务需求。搭建一个高效的数据仓库,成为数据人的必修课。
大数据时代,各个公司都在谈数据驱动。搭建数据仓库已成为数据团队的标配。面对纷繁复杂的数据架构,该如何下手?数字化转型网www.szhzxw.cn
数据仓库就像一座大楼,需要精心规划和分层设计。
整体架构从下至上分为:数据源层、ODS层、DW层、DM层、应用层。数据像流水一样,从底层数据源流向上层应用。
DW层是整个数仓的核心,采用主题域建模方法,将数据按业务主题进行建模和整合。DM层基于DW层构建面向业务应用的数据集市。应用层负责数据展现,为各类报表分析、数据产品提供数据支持。
数仓建模是数仓建设中最核心的环节。目前主流的建模方法包括星型模型、雪花模型和星座模型。
星型模型结构简单,易于理解和维护,以一个事实表为中心,周围连接多个维度表。
雪花模型对维度进行规范化处理,减少数据冗余,但表关联较多,查询性能较差。
星座模型支持多个事实表共享维度表,适合复杂业务场景。
在实际项目中,80%的场景使用星型模型就够用了。只有在维度层级较多、数据量巨大的场景下,才考虑使用雪花模型。当多个业务主题需要共享维度时,星座模型是不错的选择。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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