数仓案例 宽表
金融项目dws层宽表设计实例
金融项目dws层宽表设计实例摘要：一、引言二、DWS层宽表设计概述1.DWS层宽表的定义和作用2.DWS层宽表的设计原则三、金融项目DWS层宽表设计实例1.项目背景和需求2.数据分析和准备3.DWS层宽表设计实现4.结果展示与分析四、总结与展望正文：一、引言随着金融行业的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长，如何高效地处理和分析这些数据变得越来越重要。
在此背景下，DWS（Data Warehouse Detail Schema）层宽表设计技术应运而生，它能够有效地提高数据处理速度和分析效率。
本文将通过一个金融项目DWS层宽表设计的实例，详细介绍DWS层宽表的设计方法。
二、DWS层宽表设计概述1.DWS层宽表的定义和作用DWS层宽表是一种数据仓库设计方法，它将数据按照主题划分成多个层次，包括数据源层、数据抽取层、数据清洗层、数据汇总层和DWS层。
DWS 层宽表位于数据仓库的第五层，主要用于存储经过清洗、处理和汇总后的详细数据，以支持各种数据分析和报表需求。
2.DWS层宽表的设计原则设计DWS层宽表时需要遵循以下原则：（1）满足业务需求：DWS层宽表的设计应紧密围绕业务主题，确保所包含的字段能够满足业务部门的各种分析需求。
（2）保持数据一致性：DWS层宽表中的数据应保持一致性，避免数据冗余和矛盾。
（3）数据标准化：DWS层宽表中的数据应进行标准化处理，以便于进行跨业务领域的比较和分析。
（4）易于维护和扩展：DWS层宽表的设计应考虑数据的历史变化和未来扩展，以便于数据的维护和更新。
三、金融项目DWS层宽表设计实例1.项目背景和需求某金融公司为了提高数据分析效率，决定采用DWS层宽表设计方法对业务数据进行处理。
项目需求包括：（1）设计并实现DWS层宽表，以支持各种业务数据分析需求。
（2）提供灵活的数据查询和报表功能，方便业务部门进行数据分析和决策。
2.数据分析和准备在进行DWS层宽表设计之前，首先需要对原始数据进行分析，包括数据源、数据量、数据质量等方面。
数仓分层具体案例
数仓分层具体案例数据仓库（Data Warehouse, DW）分层是构建DW 时常用的设计策略，它通过将数据按照不同的处理阶段和抽象程度进行逻辑分层，以实现数据的整合、清洗、聚合以及提供给不同层次用户使用的目的。
下面是一个基于电商网站场景的具体数仓分层案例：原始数据层（ODS - Operational Data Store 或Raw Layer）该层存储从各个源系统中抽取过来的未经任何加工或转换的原始数据。
例如，用户的点击流日志、订单交易记录、商品信息等。
明细层（DWD - Data Warehouse Detail 或Staging Layer）在这一层，对ODS中的原始数据进行初步清洗和规范化处理，生成可供下游使用的明细表。
比如，合并来自不同端口的日志数据，形成一张统一的用户访问明细表，去除异常值、填充空值等。
汇总层（DWS - Data Warehouse Summary 或Aggregation Layer）这一层主要是对明细层的数据进行预先计算和聚合操作，生成适用于分析的宽表或者事实表，如按日期维度汇总的用户行为统计表、按商品类别汇总的销售量表等。
主题层/衍生指标层（DWT - Domain Warehouse Table 或 Dimensional Layer）根据业务需求，在某些特定场景下可能增加的主题宽表层，用于快速响应复杂查询，包含预计算好的各种业务度量指标。
应用层（APP - Application Layer 或 Reporting Layer）这一层根据具体的应用需求，进一步整理和优化数据结构，为前端报表工具、BI工具或数据分析人员提供定制化的数据视图，确保数据易于理解和使用。
服务层（ADS - Analytics Data Service 或Presentation Layer）提供最终对外服务的数据接口或数据集市，可以直接对接业务系统，支持即席查询、实时分析或数据挖掘等高级应用场景。
dwd层到dws层宽表设计实例
在数据仓库中，数据通常以事实表和维度表的形式进行存储，以便进行复杂的数据分析和报告生成。
其中，宽表设计是一种常见的数据建模方法，通过将多个维度表连接到一个事实表上，可以方便地进行多维度分析。
本文将通过一个具体的实例，介绍从dwd层到dws层的宽表设计。
2. dwd层和dws层的概念2.1 dwd层数据仓库的数据源通常是来自于不同的业务系统，这些源数据往往是面向业务操作的，结构不规范，含有冗余和错误数据。
dwd层是数据仓库的数据提取和清洗层，用于接收原始数据并对其进行清洗和转换，最终生成符合数据仓库建模规范的中间数据。
2.2 dws层dws层是数据仓库的最终数据存储层，其中包含了经过清洗、转换和汇总后的业务数据，以供后续的数据分析和报告生成。
在dws层中，通常会进行一些高级的数据建模，比如宽表设计，以适应复杂的分析需求。
3. 实例分析：从dwd层到dws层的宽表设计假设有一个电商企业，其dwd层包含了订单表、商品表、用户表等原始数据，现需要设计一个宽表，用于分析不同商品在不同时间段的销3.1 dwd层数据分析在对dwd层的订单表、商品表和用户表进行分析后，我们发现需要的字段包括：- 订单信息：订单号、下单时间、用户ID- 商品信息：商品ID、商品名称、商品类别- 用户信息：用户ID、用户昵称- 订单明细：订单号、商品ID、商品单价、购物数量根据这些字段，我们可以进行多维度的分析，比如按照商品类别统计销售额、按照用户分析购物行为等。
3.2 dws层宽表设计在设计dws层的宽表时，我们需要将上述字段整合到一个宽表中，以便进行多维度分析。
宽表的字段包括：- 订单号- 下单时间- 用户ID- 用户昵称- 商品ID- 商品名称- 商品类别- 商品单价通过将不同维度的数据整合到一个宽表中，可以方便地进行多维度分析，比如按照时间统计销售情况、按照用户和商品类别分析销售情况等。
4. 宽表设计的优势和适用场景4.1 优势宽表设计可以方便地进行多维度分析，比如按照时间、用户、商品等进行统计和对比分析，为企业决策提供更全面的数据支持。
数仓学习-维度建模
数仓维度建模（如有侵权请联系删除）一、什么是维度建模按照事实表，维度表来构建数据仓库，数据集市。
将数据结构化的逻辑设计方法，它将客观世界划分为度量和上下文。
二、维度建模的优势和原则1、优势和缺点a) 维度建模是可预测的标准框架。
允许数据库系统和最终用户查询工具在数据方面生成强大的假设条件，这些数据主要在表现和性能方面起作用。
b) 星型连接模式的可预测框架能够忍受不可预知的用户行为变化。
c) 具有非常好的可扩展性，以便容纳不可预知的新数据源和新的设计决策。
可以很方便在不改变模型粒度情况下，增加新的分析维度和事实，不需要重载数据，也不需要为了适应新的改变而重新编码。
较好的扩展性意味着以前的所有应用都可以继续运行，并不会产生不同的结果。
但是，维度建模法的缺点也是非常明显的，由于在构建星型模式之前需要进行大量的数据预处理，因此会导致大量的数据处理工作。
而且，当业务发生变化，需要重新进行维度的定义时，往往需要重新进行维度数据的预处理。
而在这些与处理过程中，往往会导致大量的数据冗余。
另外一个维度建模法的缺点就是，如果只是依靠单纯的维度建模，不能保证数据来源的一致性和准确性，而且在数据仓库的底层，不是特别适用于维度建模的方法。
2、维度建模的原则原则1、载入详细的原子数据到维度结构中维度建模应该使用最基础的原子数据进行填充，以支持不可预知的来自用户查询的过滤和分组请求，用户通常不希望每次只看到一个单一的记录，但是你无法预测用户想要掩盖哪些数据，想要显示哪些数据，如果只有汇总数据，那么你已经设定了数据的使用模式，当用户想要深入挖掘数据时他们就会遇到障碍。
当然，原子数据也可以通过概要维度建模进行补充，但企业用户无法只在汇总数据上工作，他们需要原始数据回答不断变化的问题。
原则2、围绕业务流程构建维度模型业务流程是组织执行的活动，它们代表可测量的事件，如下一个订单或做一次结算，业务流程通常会捕获或生成唯一的与某个事件相关的性能指标，这些数据转换成事实后，每个业务流程都用一个原子事实表表示，除了单个流程事实表外，有时会从多个流程事实表合并成一个事实表，而且合并事实表是对单一流程事实表的一个很好的补充，并不能代替它们。
宽表设计原则
宽表设计原则一、什么是宽表宽表是指具有多个维度和指标的数据表格。
与传统的长表（或称为窄表）相比，宽表拥有更多的列，每一列代表一个维度或指标。
宽表的设计可以使数据更易于理解和分析，方便用户进行快速查询和计算。
二、为什么需要宽表设计在数据分析和决策过程中，宽表设计具有以下优势：1.简化数据查询：宽表将具有相同特征的数据放在同一列上，使得数据查询更加直观和简单。
用户无需关心不同维度的连接关系，可以直接在表格中进行筛选和计算操作。
2.提高查询性能：宽表的设计可以降低查询的复杂度，减少多表联查的需求，从而提高查询性能和响应速度。
3.支持灵活计算：宽表中的指标列可以直接进行计算，避免了在查询过程中需要手动进行复杂的计算操作。
用户可以根据需要，自由选择指标进行聚合、排序和过滤等操作。
4.易于理解和共享：宽表的结构清晰明了，各维度和指标的关系一目了然，便于数据理解和共享。
同时，宽表可以根据不同的需求进行灵活切片和切块操作，以满足不同用户的数据使用需求。
三、宽表设计原则为了充分发挥宽表的优势，需要遵循一些设计原则：1. 合理选择维度和指标在设计宽表时，首先需要明确需要包含的维度和指标。
合理选择维度和指标可以根据业务需求和数据分析目标进行，避免过度冗余和不必要的列。
2. 避免过度规范化宽表的目的是简化数据查询和分析过程，因此应尽量避免过度规范化的设计。
如果某些维度具有强关联性，可以考虑将其合并为一个维度列，避免多表联查的复杂性。
3. 使用合适的数据类型在设计宽表时，需要合理选择和使用数据类型。
如果某个维度或指标具有唯一标识性质，可以将其设置为主键或唯一索引，以提高查询性能。
4. 添加冗余列在宽表设计中，可以适当添加一些冗余列，以提高查询性能和简化计算操作。
冗余列可以存储一些经过预计算或聚合的结果，避免在查询过程中进行复杂的计算。
5. 设计合理的索引宽表的查询性能与索引设计密切相关。
在设计宽表时，需要根据查询的特点和频率，合理选择和创建索引。
oracle数仓etl开发实例
oracle数仓etl开发实例Oracle数仓ETL开发实例随着数据量不断增长，数据仓库（Data Warehouse）的建设变得越来越重要。
数据仓库是一个用于集成、管理和分析大量结构化和非结构化数据的系统。
ETL（Extraction, Transformation, and Loading）是数据仓库中最关键的一步，它负责从各种数据源中提取数据，并进行清洗、转换和加载到数据仓库中。
本文将以Oracle 数仓ETL开发实例为题，介绍一个典型的ETL开发过程。
我们需要明确ETL开发的目标和需求。
假设我们的目标是建立一个销售数据分析系统，用于分析销售业绩、产品销售情况等。
我们需要从多个数据源中提取数据，例如销售系统、ERP系统、CRM系统等。
这些数据源的数据格式和结构可能各不相同，因此需要进行数据转换和清洗，以便能够在数据仓库中进行分析。
第一步是数据抽取（Extraction），我们需要从各个数据源中抽取数据。
在Oracle数仓ETL开发中，可以使用Oracle Data Integrator（ODI）工具来实现数据抽取。
ODI提供了丰富的连接器，可以连接到各种数据源，例如Oracle数据库、SQL Server、MySQL等。
通过ODI，我们可以方便地配置数据源连接信息，并编写SQL语句来抽取数据。
抽取的数据可以保存在ODI的中间库中，以便后续处理。
第二步是数据转换（Transformation），我们需要对抽取的数据进行清洗和转换，使其符合数据仓库的数据模型和规范。
在Oracle数仓ETL开发中，可以使用ODI提供的转换器和函数来实现数据转换。
例如，我们可以使用ODI的表达式编辑器来编写数据转换的逻辑，例如计算销售金额、合并重复数据、格式化日期等。
此外，ODI还提供了数据质量检查和纠正的功能，以确保数据的准确性和一致性。
第三步是数据加载（Loading），我们需要将转换后的数据加载到数据仓库中。
hive数据仓库表设计之（矮宽表+高窄表）
hive数据仓库表设计之（矮宽表+⾼窄表）昨天⾯对某客户域做表关联的时候发现了。
有两张相同内容的主表。
但是表的设计结构并不相同：（每个领域都有主表，每次往这个领域（库）添加新表的时候⼀般都会join 主表，从⽽有唯⼀的主键id）这两个表提供了这个领域的主键（id）.在这个+------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+------------+------------+----------+--+| id | int | || name | string | || phone | string | || gender | string | || cardno | string | || age | string | || school | string | || quora | int | |.......⽬测有60个字段这是⼀张宽表.+------------+------------+----------+--++------------+------------+----------+--+| col_name | data_type | comment |+------------+------------+----------+--+| id | int | || value1 | string | || type1 | string | || value2 | string | || type2 | string | || age | string | || school | string | || quora | int | |⽬测有不到10个字段+------------+------------+----------+--+这是⼀张窄表select type1,type2 from thistable group by type1,typ2;发现类型数据有14种类左右这样就相当于把第⼀个宽表的数据（可能剔除了不重要的字段）然后完全放开，⾏数暴增。
在线教育大数据营销平台实战(二)：快速构建数据化运营平台的MVP方案
在线教育大数据营销平台实战（二）：快速构建数据化运营平台的MVP方案编辑导读：企业每天生产众多的数据，这些数据要经过分析才能对业务、运营等产生价值。
而大数据平台就是了满足企业对于数据的各种要求而产生的。
如何构建一个大数据平台，取决于企业的数据化程度和面临的数据问题。
本文将从产品方案设计角度，说明一个最小可行的数据化运营平台方案设计的思考过程，供大家一同参考学习。
上篇文章讲了对于信息化基础能力较为完善，但数据化能力不足的在线教育公司如何构建大数据平台的方案，感兴趣的同学可以查阅《在线教育大数据营销平台实战（一）：大数据平台构建实战》。
大数据平台的构建是从底层解决业务面临的数据问题，一定是需要一个时间周期的，因此其对业务的贡献不会立刻显现，而业务感知不到数据的赋能势必会影响老板对数据团队的资源投入，怎么解决这个死循环？本篇我会以自身的实践经验为依据，阐述数据化能力构建初期，如何利用第三方数据系统（神策sa）和内部数仓的结合来构建支撑数据化运营平台的MVP方案。
笔者将会重点从初期用户数据分析痛点的解决、埋点实践经验、数仓与神策分析融合方案三个部分进行阐述。
一、初期痛点及神策解决方案通过初期对业务人员的访谈调研，发现在用户数据的使用层面主要存在三个痛点：用户行为数据缺失、用户渠道效果无法全流程分析、不同运营角色个性化分析需求较多。
下面我会对这三个痛点进行分析以及给出选择神策sa的原因。
1. 过程数据缺失当时公司的现状是，在管理决策层面老板和各部门老大只能拿到结果数据，比如注册用户信息、交易数据等。
熟悉运营工作的读者都清楚，用户运营一定是在特定的业务场景下以一系列运营环节的达成为闭环的，比如在线教育常见的营销场景下交易的达成需要的大致环节有“报名-入群-开营-课程体验-课程报名”，再比如，对于App运营用户交易达成的最短路径为“打开App-首页-考试频道页-课程详情页-立即购买-支付订单”。
如果在决策者的案头上只有结果性数据而缺乏过程数据，对问题的定位和分析一定是不全面的，难免会陷入盲人摸象的困局。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数仓案例宽表
宽表在数据仓库中是一种常见的数据结构，主要用于处理多维数据集。
以下是一个宽表的案例：
假设我们有一个电商平台的销售数据仓库，其中包含多个维表和事实表。
维表包括产品、时间、用户、商家等，事实表则记录了每个维表属性与销售量、销售额等指标的关联关系。
为了方便分析和查询，我们可以将事实表和多个维表相关联，加工成轻度汇总的宽表。
这个宽表将包含事实表中的所有维度和度量，以及根据需要进行轻度汇总的数据。
例如，我们可以将销售事实表与产品、时间、用户和商家维表相关联，生成一个包含产品名称、时间、用户ID、商家ID、销售额和销售量等列的宽表。
这个宽表将为数据分析师提供更方便的查询和分析基础，帮助他们快速了解销售情况、产品趋势和市场表现等。
除了宽表之外，数据仓库中还有其他的数据结构，如星型模型和雪花型模型。
每种数据结构都有其适用的场景和优势，选择合适的数据结构可以提高数据仓库的性能、可扩展性和灵活性。