企业数据仓库体系建设的规划
分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
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数仓蓝图：如何优雅地规划数仓体系
分宏观和微观来看，宏观的是公司的整体业务布局，微观的是产品的业务过程布局和业务过程的维度分解交叉信息。
几个例子讲明白数据中台、数据仓库、数据治理与主数据的概念
作为一家大型餐厅的厨师长，你肩负着为顾客提供美味、卫生、高效的餐饮服务的重任
主数据：数据的“身份证”
最后，我们来谈谈主数据的概念。想象一下，在现实生活中，身份证对于每个人来说都是至关重要的证件
数据治理：数据的“交警”
现在，让我们想象一下城市交通中的交警。交警是城市交通的守护者，他们站在繁忙的路口，指挥着车辆和行人的流动，确保每个人都遵守交通规则，道路畅通无阻，防止交通事故的发生
数据仓库：数据的“图书馆”
作为图书馆管理员，你肩负着维护馆内大量书籍的秩序与可检索性的重任
数据中台：数据的“中央厨房”
作为一家大型餐厅的厨师长，你肩负着为顾客提供美味、卫生、高效的餐饮服务的重任
阿里DataWorks：数仓架构与模型设计
在数据模型设计之前，您需要首先完成技术架构的选型
如何定义数据的维度？
在划分数据域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。
设计维表主要步骤有哪些？
完成维度定义后，您就可以对维度进行补充，进而生成维表了
数据仓库的层次调用有哪些规范需要遵守？
在完成数据仓库的分层后，您需要对各层次的数据之间的调用关系作出约定。