（五）进阶技术 2. 按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本篇的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在dw数据库上执行按需装载。使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在名为一个promo_schedule.csv的CSV平面文件中。 PROMOTION CODE,PROMOTION NAME,START DATE,LAST DATE SO,Special Offer,2015-04-01,2015-04-10 DP,Disk Promotion,2015-05-05,2015-05-20 MS,Month Special,2015-06-01,2015-06-30 MS,Monitor Promotion,2015-07-10,2015-07-15 BS,Back to School,2015-08-10,2015-08-30 注意源数据提供了促销周期，而不是单个的促销日期。示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 修改数据库模式 图（五）- 2-1 显示了修改后的模式，date_dim表增加了promo_ind列，用来标识该日期是否为促销日期。使用清单（五）-2-1里的SQL脚本修改数据库模式。脚本中还建立了一个促销过渡表，用来装载促销期CSV文件的内容。
首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
二、按需装载 前面已经做了“初始装载”和“定期装载”。还有一种需要熟悉的装载类型，按需装载。所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的，而对促销期数据就要进行按需装载。 在“建立数据仓库示例模型”中讨论的日期维度数据生成可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 本节的主题是按需装载，首先修改数据库模式，然后在DW数据库上执行按需装载，使用促销期场景进行说明。定期装载不适合促销期场景，因为促销期数据并不是按调度定期装载。下面是需要装载的促销期内容，存储在source.promo_schedule表中。
挖掘复杂的数据类型 数据挖掘的其他方法 数据挖掘应用 金融数据分析的数据挖掘 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库 贷款偿还预测和顾客信用正则分析 针对定向促销的顾客分类与聚类 洗黑钱和其他金融
12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。 数据仓库从1991年被正式提出，历经近30年的发展历程，企业对数据仓库的重要性感知愈加强烈，同时数据仓库在企业端越来越走向成熟和理性。 “企业不再停留
2020年12月20日，在腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据专场上，腾讯云大数据产品总经理聂晶对数据仓库近30年发展历程做出总结，并分享了他对目前行业的认知以及未来发展的判断。聂晶表示，当前技术环境变化飞速，单一主体企业难以应对数仓领域爆发式发展挑战，腾讯云希望通过开放开源的生态给用户带来更为透明和精细化的技术及产品服务，助力企业生产力加速提升。
本文介绍了数据仓库及其在技术社区中的应用，并重点讲解了数据仓库中的事实表和维度表的设计。在数据仓库中，通过将事实表与维度表关联，可以灵活地根据维度表中的属性进行查询。同时，通过在事实表和维度表之间建立关联，可以实现灵活的维度与度量之间的转换。最后，本文讲解了如何设计数据仓库以满足技术社区的需求，并提供了相应的示例。
《数据仓库工具箱—维度建模的完全指南》是数据仓库建模方面的经典著作， 1996年第一版出版被认为是数据仓库方面具有里程碑意义的事件。作者kimballl是数据仓库方面的权威，他将多年的数据仓库建模实战经验、技巧融入本书。他提出的许多维度建模概念被广泛应用于数据仓库的设计和开发中。
Snova为您提供简单、快速、经济高效的PB级云端数据仓库解决方案。借助于Snova，您可以在数分钟内创建拥有数百节点的企业级云端数据仓库，并高效的完成日常维护工作；也可以使用丰富的Postgre开源生态工具，实现对Snova中海量数据的即时查询分析、ETL处理及可视化探索；还可以借助其云端数据无缝集成特性，轻松分析位于COS、CDB、ES等数据引擎上的PB级数据。
当数据仓库可以处理非结构化数据，而数据湖可以运行分析时，组织如何决定使用哪种方法?这取决于其需要采用数据回答新问题的频率。 传统上，数据仓库收集来自组织业务的所有结构化数据，因此组织可以将其集成到单个
近年来，全球公共云服务市场蓬勃发展，这并不令人感到惊讶。受到物联网(IoT)增长的推动，每天创建的数据量达到了惊人的2.5艾字节。存储、分析、利用数据对于企业在大数据时代的生存至关重要，实现这一目标的唯一方法是采用云计算技术。
确实，如果从一个初学者来说这些技术可能大家听起来会很容易觉得混淆，他们到底是什么样的一些关系？我为大家去简单的梳理一下。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。
根据最近的信息，著名的创业公司，云端数据仓库提供者Snowflake经过最近一轮的融资，其市值已经达到120亿了。这是一个很多创业公司上市之后都很难达到的高度。做个对比，我前东家Tableau在上市后很长时间里，市值的高点也没超过100亿。
在企业数字化转型的当下，数据仓库的云端构建成为主流趋势，Gartner 预测，到2023年全球3/4的数据库都会跑在云上。 12月20日，腾讯2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛在北京召开。腾讯数据平台部数据中心技术总监于洋、腾讯云大数据首席产品架构师高廉墀以及腾讯云大数据团队 Ozone 项目技术负责人陈怡等嘉宾出席大会，并探讨了数据仓库的多元技术，聚焦云端数据仓库的热潮，展现腾讯数据仓库技术架构演进与未来发展。 云原生数据仓库成为风口，助力解决企业数据仓库转型升级 从企业数字化转型看，
数据，对一个企业的重要性不言而喻。如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色。构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则是可能使企业陷入无休止的问题之后，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，那么数据仓库是否也需要上云？上云后能解决常见的性能、成本、易用性、弹性等诸多问题嘛？如果考虑上云，都需要注意哪些方面？目前主流云厂商产品又有何特点呢？面对上述问题，本文尝试给出一些答案，供各位参考。本文部分内容参考了MIT大学教授David J.DeWitt的演讲材料。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页，让我们看到了世界颠覆性的变化，从计算机，到互联网，再到大数据、人工智能，所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着，而推动变化发生的背后，则是数据价值的提升。
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。 对应关系大致是这样的： - 研发工程师 - 准备食材； 数据仓库工程师 - 食材筛选、归类 & 切菜； 算法工程师 - 炒菜； 运维工程师 - 洗碗 / 餐具归类； 产品设计师 / 产品经理 （PD/PM）- 设计菜单； 产品运营 - 设计菜品的优惠活动和套餐等； 数据分析师（BI）- 服务顾客； 美
与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：
ClickHouse 最近发表了一篇精彩的文章，描述了 Snowflake 和 Redshift 等云数据仓库已经不能满足新的客户需求，并且指出许多企业已经发现他们的云数据仓库成本是不可持续的。
数据，对一个企业的重要性不言而喻，如何利用好企业内部数据，发挥数据的更大价值，对于企业管理者而言尤为重要。作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。
12月19日至20日，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受云端之
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；
12月19日至20日，由腾讯主办的 2020 Techo Park 开发者大会将于北京召开。作为一个专注于前沿技术研讨的非商业大会，Techo Park 开发者大会致力于为全球开发者搭建一个开放、中立、活跃的技术交流平台。通过最纯粹的技术分享、最干货的应用实践，和最前沿的技术思考为中国以及全球云计算爱好者、从业者、开发者提供最具参考价值的创新分享。 在本次 Techo 大会，您可以体验更多创意玩法：不止有云计算各领域技术嘉年华论坛、主题圆桌派，还有22小时黑客松大赛、“奥秘之城”展览等创新活动…沉浸式感受
OLTP(On-Line Transaction Processing)：联机事务处理
12月20日15:30-17:20，大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。 直接扫描识别下方海报二维码 直达 2020 Techo Park 大数据分论坛 参会报名 或 预约直播 名额有限，请提前锁定~
大部分互联网公司的本质，是吸引更多的商户（B）或用户（C）来使用自己的产品（P），并使得他们愿意为其花钱买单。基于这个特性，我们可以把一家互联网公司比作一家餐馆，将互联网公司的职位和餐馆里的职能一一对应起来。
Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。该公司成立于2012年，致力于为企业提供数据云平台，帮助客户打破数据孤岛，方便企业运用和分享数据，并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。当然，它独特的技术优势是获得资本亲赖的原因之一。
12月20日15:30-17:20，由腾讯主办的2020 Techo Park开发者大会大数据分论坛《开源开放，下一代云端数据仓库》与您相约751D·PARK北京时尚设计广场，深入探索数据仓库的起源、演进与未来，期待与您共同探讨数据仓库的多元数据本质。
作者 | 张雅文 当前，数字化转型已成为很多企业的必修课。而面对如今的经济形势，企业为数字化转型迈出的每一步都至关重要。过去，不少企业为充分发挥数据价值，已经做了很多相关努力，从以 Hadoop 为核心的数据湖，到 Snowflake、Databricks 等云上数据仓库，再到湖仓一体化...... 这些举措真的解决了与日俱增的数据问题吗？未必。今年 Gartner 发布的《分析查询加速的市场引导报告》就曾指出，企业在享受数据湖带来灵活性的同时，也承受着因数据使用和管理混乱带来的不利影响。 传统BI 已经无
25年前，数据的增长速度大约只有每天100GB，而现在，数据的增长速率差不多已达到50,000GB每秒。随着数据量的海量增长，企业也越来越难以凭借自身的能力进行数据分析，从而加大而不是减小了企业战略决策的难度。 时间是我们最宝贵的资源，而数据偷走了我们大量宝贵的时间。我们的感观早已被各种各样的数据淹没。每天我们都会收到数不清的电子邮件、手机短信和提醒消息，每一条信息都会让人分心，降低我们的工作效率。它们将我们抽离了原本该做的事情，迫使我们将注意力放在也许重要、也许不重要的事情上。 不妨想象一下，
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。
大数据不是海市蜃楼，万丈高楼平地起只是意淫，大数据发展还要从点滴做起，基于大数据构建国家级、行业级数据中心的项目会越来越多，大数据只是技术，而非解决方案，同样面临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。它山之石可以攻玉，本文就数据仓库领域数据逻辑模型建设最负盛名的FS-LDM进行介绍，旨在抛砖引玉，希望能够给大家以启迪。参与交流请加群：347018601
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
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一、层次维度简介 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次，因
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
数据湖是一种以原生格式存储各种大型原始数据集的数据库。您可以通过数据湖宏观了解自己的数据。
大数据是不是海市蜃楼，来自小橡子只是意淫奥克斯，大数据的发展，而且要从头开始，基于大数据建设国家、项目-level数据中心行业将越来越多，大数据仅供技术，而非溶液，临数据组织模式，数据逻辑模式的问题。
分布式数据仓库模型的架构设计，受分布式技术的影响，很多有自己特色的地方，但是在概念模型和逻辑模型设计方面，还是有很多可以从传统数据仓库模型进行借鉴的地方。NCR FS-LDM数据模型是金融行业事实上的工业标准。也是各行业数据仓库模型的基础和蓝本。本文以NCR FS-LDM10.0版本为基础，介绍NCR FS-LDM主题域模型的划分和定义。
通过官网我们知道，snova可以使用PostgreSQL工具，因此，如果想要将linux日志导入snova数据仓库，只需要调用 python3 中的 psycopg2 模块（该模块，仅python3.x可用）。
在数据大爆炸时代，随着企业的业务数据体量的不断发展，半结构化以及无结构化数据越来越多，传统的数据仓库面临重大挑战。通过以Hadoop, Spark为代表的大数据技术来构建新型数据仓库，已经成为越来越多的企业应对数据挑战的方式。
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
十二、间接数据源 本节讨论如何处理间接数据源。间接数据源与维度表具有不同的粒度，因此不能直接装载进数据仓库。在这里通过修改进阶技术（八）——“多路径和参差不齐的层次”里的促销源数据说明怎样处理间接数据源。
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
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