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基础数据仓库管理

基础数据仓库管理是指对企业或组织内部的基础数据进行集中管理和维护的过程。基础数据是指企业或组织内部的核心数据，包括员工信息、产品信息、客户信息等。基础数据仓库管理的目的是为了提高企业或组织内部的数据质量和数据可用性，以及支持企业或组织内部的决策和运营。

基础数据仓库管理的主要任务包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等。其中，数据采集是指从各种来源收集数据，数据清洗是指对收集到的数据进行清洗和整理，数据存储是指将整理好的数据存储到数据仓库中，数据分析是指对数据进行统计和分析，数据可视化是指将分析结果以图表、报表等形式展示出来。

基础数据仓库管理的优势包括提高数据质量、支持决策和运营、降低成本、提高效率、支持数据挖掘等。

基础数据仓库管理的应用场景包括销售数据分析、市场营销分析、产品管理、人力资源管理、财务管理等。

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数据仓库基础介绍

数据模型是数据库管理系统用来表示实体与实体间联系的方法。在设计数据库时，对业务进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据建模。...数据仓库是企业惟一、真实、可靠的综合数据平台。...简称概念模型，是面向数据库用户的实现世界的模型，主要用来描述世界的概念化结构，它使数据库的设计人员在设计的初始阶段，摆脱计算机系统及DBMS的具体技术问题，集中精力分析数据以及数据之间的联系等，与具体的数据管理系统...而且为了更好的跟踪历史信息，以及更快的产生报表，数据仓库的物理模型中存在着大量冗余字段。 数据仓库的物理模型分为星型和雪花型两种。...交叉分析以多维模型和数据立方为基础，也可以认为是一种特殊的细分方式，但跟细分的概念有点差异，如果有兴趣可以先阅读下之前的文章——数据立方体与OLAP。

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Hive数据仓库之权限管理

Hadoop/Hive自带权限控制 延续数据仓库之Hive快速入门 - 离线&实时数仓架构一文，本文将介绍一下Hadoop/Hive自带的权限控制，权限控制是大数据平台非常重要的一部分，关乎数据安全。...现有方案： Hadoop、Hive本 身的权限控制 Kerberos安全认证 Apache Ranger权限管理方案 Hadoop权限： Hadoop分布式文件系统实现了一个和POSIX系统类似的文件和目录的权限模型...文件或目录操作都传递路径名给NameNode，对路径做权限检查 启动NameNode的用户是超级用户，能够通过所有的权限检查 通过配置可以指定一组特定的用户为超级用户 Hive权限： Hive可以基于文件存储级别的权限管理...Hive可以基于元数据的权限管理 User：是基于linux用户的user Group：是linux层面上的用户组 Role：角色在Hive里面创建，给角色添加权限，把角色赋予给user Hive中没有超级管理员...但之前也提到了，Hive中没有超级管理员，任何用户都可以进行Grant/Revoke操作，这使得权限管理失去意义。为了解决这个问题，就需要我们开发实现自己的权限控制类，确保某个用户为超级用户。

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数据仓库基础小知识集锦

1、什么是数据仓库？ 权威定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...1）基础能力上的区别 数据平台：提供的是计算和存储能力 数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表 数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值...数据湖：一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，包括结构化和非结构化数据，其中湖里的数据可供存取、处理、分析和传输 2）业务能力上的区别 数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集 数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合...，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。...3、管理元数据 管理领域相关，包括管理流程、人员组织、角色职责等。 12、数仓如何确定主题域？

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Greenplum 实时数据仓库实践（2）——数据仓库设计基础

关系模型被广泛应用于数据处理和数据存储，尤其是在数据库领域，现在主流的数据库管理系统几乎都是以关系数据模型为基础实现的。...选择业务流程 确认哪些业务处理流程是数据仓库应该覆盖的，是维度方法的基础。因此，建模的第一个步骤是描述需要建模的业务流程。...在这个中间层里，把数据库结构和对象名转化成业务术语，这样最终用户就可以使用与特定功能相关的业务语言同数据仓库交互。 管理和维护这个业务接口。 建立和管理数据仓库里的中间表和汇总表。...管理维护 这个步骤涵盖在数据仓库整个生命周期里的管理和维护工作。这步需要执行的任务包括：确保对数据的安全访问；管理数据增长；优化系统以获得更好的性能；保证系统的可用性和可恢复性等。...实施一个数据仓库项目的主要步骤是：定义范围、确认需求、逻辑设计、物理设计、装载数据、访问数据、管理维护。

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「06」数据仓库基础知识

上周我们简单介绍了埋点相关的基础知识。 按照数据链路的走向，咱们今天来讲讲数据仓库的基础知识 。 什么是数据仓库？...而这个数据集合的建立，是为了支持管理者的决策过程。 也就是说，我们通过建设数仓，为业务中的流程改进、成本计算，产出收入等环节，提供相应的决策指导及流程监控。 数仓有什么特点？...怎么通过这些数据库，抽取我们想要的业务域，集成一个可描述的，有层级的，完整的数据集合，就是数据仓库的建立过程。 这个过程，其实就是抽取零散业务数据构建集合的过程。 所以，数据仓库具有集成性。...• 与时间强相关 从物理存储上说，数据仓库随着时间和业务的变化，会不断往里追加数据内容，也会不断删掉旧的数据内容。数仓中的每个表格，都会有对应的“生命周期”。...从业务意义上说，数据仓库反应的是，某一段历史时间内，业务在数据上的表现情况。 数仓的建设方式有哪些？

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浅谈数据仓库质量管理规范

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数据仓库系列之数据质量管理

数据质量一直是数据仓库领域一个比较令人头疼的问题，因为数据仓库上层对接很多业务系统，业务系统的脏数据，业务系统变更，都会直接影响数据仓库的数据质量。...数据质量管理是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。...四、数据质量管理 　 大多数企业都没有一个很好的数据质量管理的机制，因为他们不理解其数据的价值，并且他们不认为数据是一个组织的资产，而把数据看作创建它的部门领域内的东西。...缺乏数据质量管理将导致脏数据、冗余数据、不一致数据、无法整合、性能底下、可用性差、责任缺失、使用系统用户日益不满意IT的性能。 　　在做数据分析之前一般都应该初步对数据进行评估。...下一篇数据仓库系列之关于数据仓库自动化技术

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数据仓库(基础篇）——基于维度建模思想

笔者个人理解：以数据建模理念为基础，以消除数据孤岛为目的，通过一套标准方法和工具集，解决大数据计算中诸如质量、复用、扩展、 成本等问题，能够驱动业务发展的体系。...第三方解释： 数据仓库是数据管理、存储、计算、建模的方法论，是一种过程处理方法； 它的特点为：面向主题的、集成的、稳定的、反映历史变化； 数据仓库由元数据、数据建模、实现代码、血缘关系、规范准则组成...描述统计：一个比较基础的应用，大多数公司都具有的技术栈。 诊断：比如说在经营管理中，每隔一个月或者一天看一次报表，这样其滞后性就比较严重。如果在实施的过程中进行监控，这样对企业来说可能会更有好处。...数据仓库为了让分析更加全面，包括能够快速的响应分析的需求，所以其是面向主题，分门别类的一种管理。...原子指标： 原子指标一般情况下划分为基础指标(原子指标)、复合指标、派生(衍生)指标等等，不同公司会稍有不同。原子指标是对业务事实中度量的统计定义， 与SQL中select内容等价。

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维度模型数据仓库（二） —— 维度模型基础

（一）维度模型基础         既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。         1....Kimball和Inmon架构最大的区别就是是否需要一个企业级的数据仓库（EDW）。Inmon架构中有EDW，Kimball架构中没有。...2NF就是在1NF的基础上消除了部分依赖，即非键属性必须完全依赖于主键。3NF在2NF基础上消除了传递依赖，即非键属性只能完全依赖于主键。一般数据库设计需要满足3NF。...星型模式是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构，主要包含事实表，以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。在星型模式实施中，所有维度级别的维度数据存储在单个表或视图中。...而维度模型虽然常应用在关系数据库管理系统之上，但是并不要求必须满足3NF，也就是说维度模型允许可控的数据冗余。这样做简少了表和表间关系的数量，同时提高了查询速度。

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SQL Server数据仓库的基础架构规划

问题 SQL Server数据仓库具有自己的特征和行为属性，有别去其他。从这个意义上说，数据仓库基础架构规划需要与标准SQL Server OLTP数据库系统的规划不同。...在本文中，我们将介绍在计划数据仓库时应该考虑的一些事项。 解决 SQL Server 数据仓库系统参数 数据仓库本身有自己的参数，因此每个数据仓库系统都有自己独特的特性。...在决定数据仓库系统的基础结构时，必须评估许多参数。在这些参数中，主要参数是数据量、报告复杂性、用户、系统可用性和ETL。 数据量 正如你可能知道的，数据量是大数据的七个属性之一。...由于数据来自多个源，在ETL过程中，网络带宽通常是网络管理员关心的问题。 Data 模型 在大多数技术中，会在数据仓库之上创建一个额外的层，以提高报告和分析的性能。...运维工作负载 除了数据仓库平台上的典型操作之外，还需要完成其他维护任务。 重建索引 索引用于更好的数据检索性能。由于对数据仓库的写操作较少，管理员可以选择创建许多索引。

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数据仓库为什么需要分层建设和管理？

数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施，数据仓库不完善或者建设质量差，再好的上层建筑（数据应用产品或工具）也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时，绕不开开地话题就是数仓分层。...我们知道，管理一棵大树，只要花时间聚焦把主干和重要分支维护好，树就可以正常生长，而管理一片稻田，则需要对每一棵禾苗进行保养。...数仓分层就是希望通过对最基础的、常用的数据进行抽象，找出数据的主干，对主干进行修复后，下游的叶子节点就可以最小变动。...三、数据仓库分层管理规范 数据仓库分层管理中，通过不同层级的数据使用情况指标的构建，对数仓建设完善度和复用度进行指标化管理。...四、小结 数据仓库建设以及分层管理，回归到最初的目的，就是降本提效，通过各种规范、手段、流程，来保障数据输出效率最高，可以快速响应业务发展的数据需求，用数据来驱动决策或赋能业务。

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大数据-数据仓库的元数据管理

数仓的元数据管理 元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓 库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。 构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。...数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓 库。 用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。...技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了 与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。...由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体。

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数据治理（四）：数据仓库数据质量管理

数据仓库数据质量管理下面我们针对音乐数据中心数仓项目第四个业务：“统计地区营收情况业务”来说明数据质量如何进行管理。...此业务数据质量管理重点放在 ODS层，EDS层（DWD层、DWS层）、DM层几个方面，每层数据校验的内容不一样，我们可以通过自己编写通用shell+Hive脚本或者使用质量监控工具Griffin来进行数据质量监控...一、“商户营收统计”业务1、商户营收统计数据分层信息图片以上业务涉及到的数仓所有表：数据仓库分层设计：源业务系统：ycak - user_location- 用户上报经纬度信息表ycak - user_machine_consume_detail...【第二个业务】TW_USR_BASEINFO_D - 活跃用户基础信息日增量表 【第三个业务】TW_MAC_STAT_D - 机器日营收情况统计表DM: TM_USR_MRCHNT_STAT_D-商户日营收统计表...,PRVC,CTY5、查看ODS层校验结果#登录Hive ,切换data_quality库，查询数据select * from check_ods_info;图片三、EDS层数据质量监控EDS层相当于数据仓库中的

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数据仓库ETL管理平台TASKCTL调度计划控制原理

period-计划表达式 period 计划表达式主要是在 unix 系统的 Crontab 设计思想基础上进行改造，但从5.1 版本开始，TASKCTL为了简化用户对 period 的使用难度，精简了时间窗口特征...这种场景适合运维管理自动化。 请注意：该方式需要配合 ssh 协议来实现。...为此，我们在众多可总结的条件基础上，增加了用户自定义条件接口，以满足不可确定的调度需求， 从而也使 CIR 核心调度体系得以完善。 TASKCTL 自定义控制通过节点 condition 属性完成。...condition 条件表达式说明 表达式基本结构 Condition 表达式结构主要是条件表达式结构，其结构如下： ​由上可知，condition 表达式主要以 if-else 结构为基础，通过布尔运算表达式运算结构决定处理动作

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元数据管理在数据仓库的实践应用

导读：元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升。作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念，介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及工具。...元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。...如何建设数据仓库元数据管理 任何系统的元数据管理建设都是十分艰难的，数据仓库更是如此；但另一方面，这个建设过程又是非常重要的。...Atlas 是一套核心基础治理服务的集合，有很好的伸缩性和可扩展性，能够满足企业对 Hadoop 生态系统的多样性需求，并能和企业的数据生态系统集成。...从这个角度来看，元数据管理系统的定位是高于数据仓库的，这也是笔者虽然标题是《数据仓库的“元数据管理”》，但花了大量篇幅在介绍元数据的原因。

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数据仓库①：数据仓库概述

~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告； 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1....前端应用 和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用； 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题...当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?

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项目管理基础

项目管理概念 项目管理就是把各种知识、技能、手段和技术应用于项目活动之中，以达到项目的要求。项目管理是通过应用和综合诸如启动、计划、实 施、监控和收尾等项目管理过程来进行的。...项目管理特点 1）项目管理是一项复杂的工作。 (2)项目管理具有创造性。 (3）项目管理需要集权领导和建立专门的项目组织。...1）在所有PMO管理的项目之间共享和协调资源。 (2）明确和制定项目管理方法、最佳实践和标准。 (3）负责制订项目方针、流程、模板和其他共享资料。 (4）为所有项目进行集中的配置管理。...(5）对所有项目的集中的共同风险和独特风险存储库加以管理。 (6）项目工具（如企业级项目管理软件）的实施和管理中心。 (7)项目之间的沟通管理协调中心。 (8）对项目经理进行指导的平台。...原型化模型 1.原型化模型第一步就是创建一个快速原型，能够满足项目干系人与未来的用户可以与原型进行交互，再通过与相关干系人进行充分的讨论和分析，最终弄清楚当前系统的需求，进行了充分的了解之后，在原型的基础上开发出用户满意的产品

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