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。
数仓构建的核心工作是分层及建模，分层架构设计是为应用数据资源采集、存储、处理和交换提供建设性依据，而数据模型将决定数据仓库系统的增长性和性能，数仓一般分为 ODS（贴源层）层、DW 层（数据仓储层）、DM 层（数据集市层）三层架构，依据企业实际情况会有所调整，而数仓模型大多采用维度建模和范式建模。
数据分层：
每一个数据层都有它的作用域，在使用表的时候能更方便地定位和理解，因此需要针对数据进行分层建设，且数据分层也利于数据血缘追踪、屏蔽原始数据的异常，通过开发一些中间层，还可以起到减少重复开发的作用。
数仓建模的流程：
数仓模型的设计，按照概念模型（主题域模型）——逻辑模型——物理模型的流程进行，逻辑模型和物理模型通常采用维度建模的办法，以星型和雪花型模型来组织数据，维度建模的两个基本元素是事实表和维度表。而维度建模也分为确定业务主题、定义粒度、确定维度和确认事实表四个步骤。该阶段的交付物为针对数据源的概念模型、逻辑模型和物理模型。数字化转型网www.szhzxw.cn
数仓实施开发——ETL
ETL过程常常需要最长的项目时长，可能会占用数仓开发的50%及以上，因为获取源数据、理解业务规则、逻辑和物理数据模型需要花费大量时间。ETL 通过从源系统数据库实时同步数据至数据仓库贴源层，基础层、通用层、应用层基于贴源层的增量数据以实时指标加工的规则进行定时（T+1 天）加工处理。
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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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