企业大数据平台下数仓建设思路
数据仓库建设方案
数据仓库建设方案随着大数据时代的来临，越来越多的企业意识到数据的重要性。
数据不再是简单的记录，而是一种重要的资源，可以为企业提供决策支持和商业洞察。
而数据仓库作为企业数据管理和分析的核心工具，起到了至关重要的作用。
在这篇文章中，我将探讨一种有效的数据仓库建设方案。
1. 数据清洗与集成在进行数据仓库建设之前，首先需要进行数据清洗与集成。
这一步骤是建设数据仓库的基础。
数据来自于多个来源，可能存在格式不一致、冗余数据、缺失值等问题。
清洗数据可以确保数据的合规性和准确性。
同时，在数据集成过程中，将不同来源的数据融合在一起，形成一个一致的数据模型，便于后续的分析和查询。
2. 数据模型设计与建立数据模型是数据仓库建设的核心部分。
它是对数据进行组织和描述的逻辑结构，可以有效地存储和查询数据。
在进行数据模型设计时，需要考虑到企业的业务需求和分析目标。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型适用于简单的业务场景，而雪花模型则适用于复杂的业务场景。
在实际建设中，可以根据具体需求选择适合的数据模型。
3. 数据抽取、转换和加载数据抽取、转换和加载（ETL）是将源数据加载到数据仓库的关键步骤。
数据抽取是从源系统中获取数据，转换是将数据进行格式转换和清洗，加载则是将数据加载到数据仓库中。
ETL过程不仅需要高效的工具支持，还需要有良好的数据管理和质量控制机制。
只有确保数据的准确和一致性，才能提供可靠的分析结果。
4. 数据质量管理数据质量是数据仓库建设中不可忽视的重要方面。
数据质量管理包括数据质量评估、数据质量监控和数据质量改进。
通过对数据的评估和监控，可以发现数据存在的问题，并及时进行修复和优化。
例如，数据缺失、数据误差和数据一致性问题等。
通过建立数据质量指标和监控系统，可以提高数据的可靠性和可用性。
5. 数据安全和权限管理在数据仓库建设中，数据的安全性和权限管理至关重要。
数据安全包括对数据的保密性、完整性和可用性进行保护。
数仓建设方案
数仓建设方案随着大数据时代的到来，数据的存储、管理和分析变得日益重要。
数仓（Data Warehouse）是一个集中存储、整合和管理企业内部和外部数据的数据库系统，旨在为企业提供决策支持和业务分析所需的数据信息。
本文将介绍一个完整的数仓建设方案。
1. 引言数仓建设是一个复杂且需要深思熟虑的过程。
在开始设计和实施数仓之前，首先需要明确业务目标和需求，充分了解业务流程和数据特点。
然后，了解并选择合适的技术平台和工具，以满足数据存储和分析的需求。
2. 数据采集与清洗数据采集是数仓建设的第一步，需要从多个数据源中获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
常见的数据源包括企业内部的数据库系统、外部数据提供商以及互联网上的公开数据。
在数据采集过程中，需要根据业务规则和数据结构对数据进行清洗和转换，以确保数据的一致性和可用性。
3. 数据存储与集成在数仓中，数据的存储和集成是核心环节。
数仓需要提供一个统一的数据模型，并将不同的数据源集成到该模型中。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、数据仓库以及分布式文件系统。
根据实际需求，可以选择合适的存储方式，并设计相应的数据结构和表格模式。
4. 数据处理与分析数仓建设的目的是为企业提供决策支持和业务分析所需的数据信息。
因此，数据的处理和分析是数仓建设不可或缺的一部分。
常见的数据处理和分析技术包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化和机器学习等。
通过这些技术，可以深入挖掘数据背后的价值，并为企业决策提供有力支持。
5. 数据安全与隐私保护在数仓建设过程中，数据安全和隐私保护是至关重要的。
企业需要制定合适的数据安全策略，并采取相应的安全措施，以保护数据不被非法访问和滥用。
同时，企业还需要遵守相关的法律法规，保护用户隐私和个人信息。
6. 数仓维护与管理数仓建设并不是一次性的工作，而是一个持续的过程。
一旦数仓建设完成，企业需要建立一个专门的团队负责数仓的维护和管理。
这包括数据的备份和恢复、性能优化、系统监控以及故障排除等工作。
数仓建设方案
数仓建设方案一、背景介绍随着互联网和大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越庞大的数据量，以便抽取有价值的信息和洞察。
数仓（Data Warehouse）的建设就成为了许多企业面临的重要任务之一。
本文将提出一个可行的数仓建设方案，以助于企业更好地管理和利用大数据资源。
二、数仓概述数仓是指将企业的各类数据集中、清洗、整合和存储起来，为企业的决策和运营提供有价值的数据支持的一种重要的数据处理和管理系统。
数仓的建设可以帮助企业实现数据一体化，提高数据的可靠性和一致性，同时提供快速、灵活的数据查询和分析功能。
三、1. 需求分析在数仓建设之前，首先需要进行全面的需求分析。
通过与企业各个部门的沟通和了解，明确数仓的建设目标、范围和具体需求。
需要考虑的方面包括数据来源、数据类型、数据量、数据质量要求以及数据处理和分析的具体需求等。
2. 数据采集和清洗数仓的数据来源多种多样，可能包括企业内部的各个业务系统、第三方数据提供商等。
针对不同的数据源，需要设计相应的数据采集和清洗流程，确保数据的准确性和一致性。
可以利用ETL（Extract,Transform, Load）工具进行数据的抽取、转换和加载，实现数据的规范化和标准化。
3. 数据存储和管理数仓需要提供一个高效可靠的数据存储和管理系统。
可以使用关系型数据库（如Oracle、SQL Server）或者分布式计算框架（如Hadoop、Spark）作为数仓的底层存储引擎。
同时，需要设计合适的数据模型和数据架构，以满足不同类型的数据查询和分析需求。
4. 数据查询和分析数仓的价值主要体现在对数据的查询和分析上。
可以使用OLAP （Online Analytical Processing）工具来实现复杂的多维数据分析和查询，以支持企业决策和业务分析。
同时，还可以通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI）来呈现数据报表和图表，以便用户更直观地理解和利用数据。
数仓建设方案
数仓建设方案一、引言随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。
而在处理和管理大数据方面，数据仓库（Data Warehouse）起到了关键的作用。
本文将介绍一个适用于数仓建设的方案，旨在提高数据管理和分析的效率。
二、背景数据仓库是一个以主题为导向、集成、稳定、相对历史的数据集合，可用于支持企业的决策制定。
在设计和构建一个完善的数据仓库之前，我们首先要明确背景和目标。
1. 背景说明说明数据仓库建设的原因和必要性。
例如，业务发展迅速，数据量激增，传统的数据存储和管理方式无法满足需求。
2. 目标设定明确数仓建设的目标，包括但不限于数据集成、数据质量提高、数据分析支持等。
三、建设方案本节将详细介绍数据仓库建设的方案，包括数据采集、数据存储和数据分析三个方面。
1. 数据采集数据采集是数据仓库建设的第一步，也是最关键的一步。
数据在采集过程中需要经过清洗、抽取、转换和加载等多个阶段。
清洗：处理数据中的无效、重复或错误的信息，确保数据的质量。
抽取：从各个业务系统中抽取所需数据，可使用ETL工具进行自动化操作。
转换：将抽取的数据进行转换，使其符合数据仓库的标准格式和结构。
加载：将转换后的数据加载至数据仓库中，储存为独立的数据表。
2. 数据存储数据存储是指将采集到的数据以结构化的方式存放，以便后续的查询和分析。
常见的数据存储方式有关系型数据库和大数据存储技术。
关系型数据库：适用于小规模和结构化数据的存储，例如使用MySQL或Oracle等。
大数据存储技术：适用于海量数据的存储和处理，例如使用Hadoop、Spark和Hive等。
3. 数据分析数据分析是数据仓库建设的最终目标，通过分析数据可以获取有价值的信息和洞察力，为企业的决策提供支持。
数据挖掘：利用统计学和机器学习等技术挖掘数据中隐藏的模式和规律。
报表和可视化：将数据以图表、表格等形式展现，便于决策者理解和分析。
四、实施计划在明确建设方案后，需要制定一个详细的实施计划，包括各阶段的时间安排和资源投入。
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路如下：
1. 数据源层：这是数据仓库的基础，包含了各种原始数据，来自不同的业务系统、数据库、文件等。
2. 数据存储层：数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后，被存储在这一层。
它可以是关系型数据库、列式存储、NoSQL 数据库或数据湖泊等。
3. 数据处理层：在这一层，对数据进行清洗、转换、脱敏、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。
4. 数据集市层：根据不同的业务主题或部门需求，将处理后的数据组织成数据集市。
数据集市通常是针对特定主题或业务领域的数据集合。
5. 数据应用层：这是数据仓库的顶层，为用户提供各种数据分析和应用工具，如报表、仪表盘、数据挖掘、机器学习等。
6. 元数据管理层：元数据用于描述数据仓库中的数据、处理过程和数据模型等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，确保数据的一致性和可追溯性。
7. 数据质量管理层：数据质量是数据仓库的关键要素之一。
这一层负责监控和管理数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据监控等。
通过分层建设，数据仓库可以更好地组织和管理数据，提高数据的质量和可用性，满足不同用户的需求。
同时，分层结构也有利于数据仓库的扩展、维护和性能优化。
在实际建设过程中，可以根据具体业务需求和数据特点，对分层结构进行适当调整和优化。
数据仓库建设思路汇报
仓库设计
采用星型架构的维度建模法
层次1 层次2 层次3
维度表1 事实表 维度表2
维度表4
维度表5 维度表3
仓库设计
事实表
按照每个业务数据需要，存储主要的维度信息 和度量信息，以及一些需要的描述信息。 目前由于没有确定的需求，事实表是根据通用 性来设计，即分析数据的所有可分析角度和可 分析指标，全部存储到事实表中，分析时根据 需要建立集市。 事实表里，主键采用NUMBER型，维度表的代 理键也全部采用NUMBER型。主要是为了数据 存储时节省空间，也为了在事实表与维度表关 联时加快速度。
全量抽取和增量抽取全量抽取可以采用完全抽取的方式将需要的数据经过必要的转换全部抽取出来增量抽取是将自上次抽取后发生变化的数据新增修改经过必要的转换抽取出仓库设计事实表按照每个业务数据需要存储主要的维度信息和度量信息以及一些需要的描述信息
交通管理数据仓库及辅助决策系统
数据仓库建设汇报
提纲
建设思路 数据存储 抽取思路 仓库设计
仓库设计
维度表
维度表为事实的各个分析角度 主键，使用number型，作为事实表的引用外键。 每个维度表的字段数可以适量的多，但是记录 数尽可能的少。
仓库设计
度量
每个事实的统计分析角度 通过一定的计算得到的分析数值
抽取思路---基本方案
基本方案
事实表抽取转换
首次抽取实行全量抽取，然后一定周期内实行增量 抽取，而增量抽取时;执行了一定周期的增量抽取后，原 则上需要重新全量抽取一次，再执行增量抽取。
无变化维表转换
如果属性值发生了变化，抽取时采用更新的方式同 步变化内容 。
缓慢变化维表转换
1、覆盖（在维表中只保留最后状态的数据） 2、全历史记录（在维表中保留所有的历史记录）
数仓建设方案
数仓建设方案随着数据量的不断增长，企业对于数据的需求也越来越高。
为了更好地管理和分析大规模的数据，数仓建设成为了企业不可或缺的一项重要工作。
本文将从数据采集、数据清洗、数据存储和数据分析四个方面，探讨并提出一套完善的数仓建设方案。
一、数据采集在数仓建设的初期，首先需要明确数据采集的来源和方式。
数据来自于企业内部的各个业务系统以及外部的合作伙伴，因此需要制定一套统一的数据采集标准，确保数据的准确性和完整性。
1. 内部数据采集内部数据采集主要包括企业内部各个业务系统的数据，如销售系统、财务系统、人力资源系统等。
为了保证数据的可靠性，需要与各个业务部门进行密切合作，了解他们的数据需求，制定相应的数据采集方案。
2. 外部数据采集外部数据采集是指从合作伙伴、第三方服务商等外部渠道获取的数据。
通过与合作方建立数据接口或者开展数据交换，可以实现对外部数据的采集。
在采集过程中，需要保证数据的合法性和安全性，以确保数据的可信度。
二、数据清洗数据采集之后，需要进行数据清洗工作，将数据进行标准化、去重、纠错和格式化处理。
数据清洗的目的是为了保证数据的质量，准确性和一致性，进一步提高后续数据分析的效果。
1. 数据标准化不同系统采集的数据可能存在不一致的问题，需要进行数据标准化处理。
通过建立数据字典和数据映射表，对数据进行规范化，确保数据的统一性。
2. 数据去重由于数据采集的过程中可能存在数据重复的情况，需要对数据进行去重操作。
通过比对数据的唯一标识符或者其他特定字段，删除重复的数据，减少数据冗余。
3. 数据纠错在数据采集的过程中，有可能存在数据错误或者异常的情况，需要进行数据纠错。
通过对数据进行逻辑校验、合法性校验和完整性校验等方式，及时发现和修复数据问题。
4. 数据格式化不同系统采集的数据可能存在格式不一致的问题，需要进行数据格式化处理。
通过对数据进行转换、格式调整和单位统一等操作，使数据具备一致的格式和可读性。
三、数据存储数据清洗之后，需要进行数据存储，以便随时对数据进行查询和分析。
数据仓库建设思路整理
数据仓库建设思路整理1.建设背景：目前我行数据缺失、历史数据查询困难、各部门数据提取依赖SQL 脚本实时查询而效率低下、正确性不高等问题。
在这种背景下我行数据仓库建设显得尤为重要。
2.数仓系统功能模型：当前同业主流数据仓库系统功能模型大体如图1.0所示：图1.0主要分以下几个模块：源数据：主要是下发的核心业务、ECIF、信贷系统、财务系统，支付系统等数据以及第三方提供并为我行使用的数据。
FTP服务器：主要负责接下发数据或通过调用接口等形式获取第三方源数据文件。
文件卸载区：负责从FTP服务器获取当前需要更新到数据仓库的数据。
文件备份区：负责将进入数据仓库的数据文件进行备份管理。
ODS（Operational Data Store）：操作型数据存储，仅对源数据增加源系统和数据日期作为区分存储起来。
可以用于明细和流水等原始记录查询。
FDS（Fundational Data Strore）：基础数据存储，按客户、存款、贷款、公共、银行卡、总账、中间业务、渠道八个主题对数据进行汇总和计算。
IDS（Integrated Data Store）:集成数据存储,对数据按客户维、账户维、时间维、机构维、产品维等维度对数据进行集成。
应用系统：主要负责展示、分析和使用数据仓库数据。
数据仓库管理平台：主要负责作业调度，元数据管理，系统监控等功能。
3.数据仓库技术模型：根据数据仓库个模块的不同特性总结各层级所用到的技术或者软件如下图2.0所示：图3.0上图每层实现技术区分商业和开源实现方案，其中商业软件性能好、服务支持好，但是因为都是国外大型公司产品，产品价格高；而开源方案在性能方面不如商业软件，同时需要投入较多较多时间，人力进行整合。
建设过程中可以结合数据规模，数据储存时间，实际访问需求量等方面综合考虑，采用不同的技术实现方案。
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企业大数据平台下数仓建设思路
本文章来自于阿里云云栖社区
摘要：介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。
8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。
与阿里云大数据数仓结缘介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的
免费开通大数据服务：https:///product/odps
介然（李金波），阿里云高级技术专家，现任阿里云大数据数仓解决方案总架构师。
8年以上互联网数据仓库经历，对系统架构、数据架构拥有丰富的实战经验，曾经数据魔方、淘宝指数的数据架构设计专家。
与阿里云大数据数仓结缘
介然之前在一家软件公司给企业客户做软件开发和数仓开发实施，数仓开发和实施都是基于传统的基础架构。
2008年加入阿里进入淘宝数据平台部后，他开始接触分布式计算平台Hadoop。
初始时在Hadoop平台上构建数仓主要解决企业内部数据分析的需求，在2010年公司决定对外开放数据后，开始于2011年利用自建的数仓体系支持对外数据产品数据魔方、淘宝指数。
后续在平台和产品上不停的丰富数据内容，同时离线和流式两套数据体系支持数据产品。
从2012年开始，之前在Hadoop上的数据体系搬迁到阿里云数加MaxCompute （原ODPS）（原文链接：
https:///product/odps?spm=5176.100239.blogcont67020.17.8 okFBH），并完成了数据体系的重构，此时介然负责平台基础数据的建设支持全
集团的上层数据应用。
在2014年之后，公司开始对外服务，开始研究数据服务化和帮助外部用户如何利用阿里的平台实现大数据应用。
数仓上遇到的挑战：数据质量保障、稳定和重复性
在数据魔方、淘宝指数和阿里大数据数仓解决方案设计中，介然遇到了不少有挑战性的技术问题，主要集中在以下三点：
1.数据质量保障：随着业务的复杂度增加，数据源头的类型和数据量也会越来越多，经常会碰到某些数据源因为一些偶发的原因同步过来的数据质量出现问题。
比如日志出现乱码、数据库因为切库造成数据同步量变少等等。
这就要求在整个数仓体系的搭建过程中不只要完成数据业务逻辑的处理，还需要增加数据质量的监控。
“我们在核心的数据处理流程中，增加数据质量监控代码，如果碰到数据量的突变或者核心指标的突变，会将数据处理流程暂停并预警，让数据运维人员处理数据质量问题后再进行后续数据流程的运行，保障有质量问题的数据不流到下游应用中。
”
2.数据产出稳定性保障：随着数据量的增加、计算资源的逐渐饱和，业务数据最终产出的时间开始延迟，并有可能不能按照业务要求的时间点产出。
“这个时候我们会分析数据产出的关键路径，找出关键路径下消耗时间最多的运行JOB，通过数据模型优化、计算任务拆解或者计算任务代码优化的手段减少任务产出的时间，同时保障整体产出时间满足预期。
”
3.重复的数据处理代码：由于业务的特殊性，会对某种类型的数据加工操作需求非常多。
比如计算交易中,TOP N的商家、TOP N 的品牌、TOP N的商品，商家中TOP N的商品、品牌中TOP N的商家等等。
这类代码都是非常类似的，如果每个计算都独立任务，会造成计算资源的大量浪费。
“我们通过特殊的代码框架，让一份基础数据中多种TOPN的数据可以在一次计算过程中产出，大大减少资源消耗，保障数据产出稳定。
”
优秀数仓的三要素：清晰、保障和扩展性好
介然认为，优秀的数据仓库应该包含以下要素：
1.结构、分层清晰：不一定需要多少个分层和主题，但是一定要清晰。
用数据的人能够很快找到需要数据的位置。
2.数据质量和产出时间有保障；
3.扩展性好：不会因为业务的些许变化造成模型的大面积重构。
而从系统架构、数据架构两个纬度来看，要想设计好大数据应用下的数据仓库，还应做到以下两点。
1.系统架构上：足够的容错性，减少不必要的系统间的强耦合。
因为你会碰到各种问题，不要因为一个不必要的依赖造成数据无法产出。
2.数据架构上：简单、清晰、强质量控制。
数据架构上扁平化的数据处理流程会对数据质量的控制和数据产出的稳定性提供非常好的基础。
互联网人转型做大数据数仓需要注意哪几个点？
对于之前做互联网数据仓库，现在想转型做大数据仓库的人，介然也提了一些建议，主要是四点：
1.不必再苛刻的精打细算：基于传统平台构建数仓时，为了照顾平台的处理能力，我们经常会构建多层数据结构，预先对不同粒度的数据做预先汇总，以方便使用者在使用数据时能够已最小的计算代价获得计算结果。
这也造成了整个数据处理流程较长，步骤很多，问题追溯困难。
新的大数据仓库基于分布式计算平台，平台的计算能力通常都比传统的平台强大很多。
所以有时候需要时再计算数据，或者基于明细进行各粒度的数据汇总已经能够满足需求，并能够大大减少整体数据处理流程步骤，用计算的代价减少人工的成本，更划算，数据体系也更健壮。
2.不是模型层次越多越好：在传统的数仓架构中，大家都喜欢多数据模型进行分层设计，不同的模型层次拥有不同的数据域和作用域。
这样设计固然看起来更清晰，但实际情况时多层之间可能存在重复数据，或者数据使用者在上层找不到完全切合的数据时，更愿意从底层的明细数据上自己去加工。
一方面造成了数据使
用上的混乱，一方面也会让数据整个处理流程长度增加，对于数据的运维带来较大的成本消耗。
合理的层次设计，及在计算成本和人力成本间的平衡，是一个好的数仓架构的表现。
3.质量是生命线：不再是你拿到的数据都是正确的，新的环境下的数据什么情况都会发生，而好的数仓架构需要有足够的容错性和质量保障。
不要因为一条日志的乱码造成整个数据流程无法走通，也不要说一份日志50%的乱码你的程序还发现不了。
在数据质量上投入再多的资源都不是浪费。
4.数据变成生产资料：传统的数据应用绝大部分都是以报表和BI分析的形式支持业务。
也许你的报表晚出来会被老板骂一通，但是对业务的影响并不大。
但是在新的数据应用场景下，数据已经变成生产资料，数据会服务化直接应用到业务系统中，也许一份数据的质量出现问题或者产出延迟，都可能对你的业务系统产生致命的影响。
所以数仓开始承担新的使命。
如果你依然迷惑，欢迎来听听阿里是如何搭建一个好的数据仓库
介然称，本次分享会讲：在大数据的应用场景下，基于新的分布式计算平台的特征如何设计数据仓库。
“会从应用需求、平台的特征、模型的设计、产品的应用几个角度来说明如何在阿里大数据平台下搭建一个好的数据仓库。
”对于细节，他介绍到。
这位阿里云大数据数仓解决方案总架构师，非常希望大家来听本次分享：“不管你在什么平台上做过数据开发，或者公司开始做大数据应用，只要利用平台支持这个应用，都欢迎来一起讨论。
”
精彩分享。