数据仓库体系建设的分层

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。

ODS->DW->DM->DA(ADS)层是如何划分的,分层的原因(引自《一种通用的数据仓库分层方法》):

清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域和职责,在使用表的时候能更方便地定位和理解

减少重复开发:规范数据分层,开发一些通用的中间层数据,能够减少极大的重复计算

统一数据口径:通过数据分层,提供统一的数据出口,统一对外输出的数据口径

复杂问题简单化:将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成,每一层解决特定的问题

一、数据仓库体系建设的层划分

一个完整数仓分层演示图如下:

一个典型的数仓分层样例:

二、数据仓库体系建设的分层依据

分层的依据在ods、da、dim层一般无歧义,关键在dw层的分层依据,也是数据仓库分层建设的核心。

每层划分的依据如下:

ods层:存放原始数据信息,原则上不进行任何的数据清晰,和数据源保持一致。

dw层:数据公共层,是数仓建设的重点,一般是日志子表和一些宽表,主要完成数据的清洗、转换等

dm层:数据集市层,是最直接体系数据资产的层,一般是汇总数据,现在已经逐步弱化,面向挖掘、数据分析等

da层:数据应用层,高度汇总数据,主要用于报表展示。

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2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

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