数据湖里存放了公司来自各个业务系统的数据,包括结构化数据、非结构化数据(比如日志、邮件、音频等),这些数据完全没有经过清洗,原始系统什么样,在数据湖中就怎样存储。
当一家企业开始应用商业智能(Business Intelligence,BI)的战略和技术时,首先需要明确数据集市和数据仓库的区别。理解这种差异将决定你采用何种BI架构和数据驱动决策。
数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究,该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。第一次,MIT的研究员将业务系统和分析系统分开,将业务处理和分析处理分成不同的层次,并采用单独的数据存储和完全不同的设计准则。同时,MIT的研究成果与80年代提出的信息中心(InformationCenter)相吻合:即把那些新出现的、不可以预测的、但是大量存在的分析型的负载从业务处理系统中剥离出来。但是限于当时的信息处理和数据存储能力,该研究只是确立了一个论点:这两种信息处理的方式差别如此之大,以至于它们只能采用完全不同的架构和设计方法。
Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。
本文目录: 一、数据流向 二、应用示例 三、何为数仓DW 四、为何要分层 五、数据分层 六、数据集市 七、问题总结
数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助。
数据仓库是多维数据库,它扩展了关系数据库模型,以星形架构为主要结构方式的,并在它的基础上,扩展出理论雪花形架构和数据星座等方式,但不管是哪一种架构,维度表、事实表和事实表中的量度都是必不可少的组成要素。
业务用户严重依赖由信息技术团队 (IT) 构建的集中管理的数据源,但 IT 部门可能需要数月时间才能对给定数据源进行更改。作为回怼,用户经常假装求助于使用 Access 数据库、本地文件、SharePoint 网站和电子表格构建自己的数据集市,从而导致缺乏治理和适当的监督,以确保此类数据源得到支持并具有合理的性能。
数据仓库(Data Warehouse,DW):始于 20 世纪 80 年代,发展于 20 世纪 90 年代,后与商务智能(Business Inteligence,BI)作为业务决策主要驱动力协同发展。赋能组织将不同来源的数据整合到公共的数据模型,整合后的数据能为业务运营提供洞察,为企业决策支持和创造组织价值开辟新的可能性。
大家好,不管是离线数仓与实时数仓,建设的时候都少不了架构设计,今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
在Kimball的维度建模的数据仓库中,关于多维体系结构(MD)有三个关键性概念:总线架构(Bus Architecture),一致性维度(Conformed Dimension)和一致性事实(Conformed Fact)。
组成的 完整的 “数据环境” ; 并在该 “数据环境” 上建立 和 进行 企业 或 组织 的从
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用,如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术,正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书,提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
问题导读 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 2.湖仓一体化为什么诞生? 3.湖仓一体化是什么? 4.湖仓一体化的好处是什么? 0.沃尔玛纸尿裤和啤酒 在了解湖仓一体化之前,我们先来看一则有关数据仓库的有趣故事吧~ 沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!后来经过大量实际调查和分析,发现在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒,这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。可见大数据其实很早之前就已经伴随在我们的日常生活之中了。 那么接下来我们就来了解一下湖仓一体化的基本概念吧。 1.什么是数据仓库、数据集市和数据湖? 1.1 数据仓库 早期系统采用数据库来存放管理数据,但是随着大数据技术的兴起,大家想要通过大数据技术来找到数据之间可能存在的关系,所以大家设计了一套新的数据存储管理系统,把所有的数据全部存储到数据仓库,然后统一对数据处理,这个系统叫做数据仓库。而数据库缺少灵活和强大的处理能力。 在计算机领域,数据仓库(英语:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件。数据仓库是来自一个或多个不同源的集成数据的中央存储库。数据仓库将当前和历史数据存储在一起,以利各种分析方法如在线分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining),帮助决策者能快速从大量数据中,分析出有价值的信息,帮助建构商业智能(BI)。 尽管仓库非常适合结构化数据,但是许多现代企业必须处理非结构化数据,半结构化数据以及具有高多样性、高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景,并且成本效益并非最佳。
上一篇文章我已经简单介绍了数据分析中为啥要建立数据仓库,从本周开始我们开始一起学习数据仓库。学习数据仓库,你一定会了解到两个人:数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)和数据仓库权威专家Ralph Kimball。Inmon和Kimball两种DW架构支撑了数据仓库以及商业智能近二十年的发展,其中Inmon主张自上而下的架构,不同的OLTP数据集中到面向主题、集成的、不易失的和时间变化的结构中,用于以后的分析;且数据可以通过下钻到最细层,或者上卷到汇总层;数据集市应该是数据仓库的子集;每个数据集市是针对独立部门特殊设计的。而Kimball正好与Inmon相反,Kimball架构是一种自下而上的架构,它认为数据仓库是一系列数据集市的集合。企业可以通过一系列维数相同的数据集市递增地构建数据仓库,通过使用一致的维度,能够共同看到不同数据集市中的信息,这表示它们拥有公共定义的元素。
商务智能这个术语有两层含义。 P292
在建设数据仓库之前,数据散落在企业各部门应用的数据存储中,它们之间有着复杂的业务连接关系,从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网:结构上错综复杂,却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便,且灵活多变;但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在:①数据来源多样化,管理决策数据过于分散;②数据缺乏标准,难以整合;③数据口径不统一,可信度低;④缺乏数据管控体系,数据质量难以保证。如下图:
Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理者的决策过程。
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。
导读:大数据平台可以分为操作数据存储(ODS)、数据仓库(DW)和数据集市(DM)三层,分别对应着数据清洗、数据管理和数据应用这三个核心功能。
数据仓库 Data Warehouse,是为企业所决策制定过程,提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反映历史变化的数据集合,随着大数据技术的发展,其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑,帮助企业完成数字化转型。
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。
前言 阅读本文前,请先回答下面两个问题: 1. 数据库和数据仓库有什么区别? 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束,也不完全满足范式要求,甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗? 如果您不能五秒内给出答案,那么本文应该是对您有帮助的。 注:如果您还不清楚完整参照性约束,请参考《数据库关系建模》 :,如果您还不了解范式,请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server
维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Conformed Dimension,中文一般翻译为“一致性维度”。一致性维度是Kimball的多维体系结构中的三个关键性概念之一,另两个是总线架构(Bus Architecture)和一致性事实(Conformed Fact)。
实时数仓的主要思想就是:在数据仓库中将保存的数据分为两类,一种为静态数据,一种为动态数据,静态数据满足用户的查询分析要求;而动态数据是为了适应实时性,数据源发声的更新可以立刻传回到数仓中的动态数据中,在经过相应的转换,满足实时的要求。
1.简单报表阶段:这个阶段,系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表,以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义:
🍅 作者主页:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌ 华为云享专家、HDZ核心组成员。 简历模板、PPT模板、学习资料、面试题库、技术互助。 目录 🍅 信息技术智库 🍅 ---- 文章很长,前言一定要看 拥有本篇文章,意味着你拥有一本完善的书籍,本篇文章整理了数据仓库领域,几乎所有的知识点,文章内容主要来源于以下几个方面: 源于「数据仓库交流群」资深数据仓库工程师的交流讨论,如《sql行转列的千种写法》。 源于群友面试大厂遇到的面试真题,整理投稿给我,形成《面试题库》。 源于笔
笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理,为了提升自己学习的效率,尝试以这种输出驱动输入的模式,将自己学习的思路和学习内容分享给大家,也希望可以与其他数据产品经理多多交流。
我们在谈数仓之前,为了让大家有直观的认识,先来谈数仓架构,“架构”是什么?这个问题从来就没有一个准确的答案。这里我们引用一段话:在软件行业,一种被普遍接受的架构定义是指系统的一个或多个结构。结构中包括软件的构建(构建是指软件的设计与实现),构建的外部可以看到属性以及它们之间的相互关系。
数据仓库最早的概念可以追溯到20世纪70年代MIT的一项研究,该研究致力于开发一种优化的技术架构并提出这些架构的指导性意见。
内容来源:2017 年 10 月 21 日,深奇智慧联合创始人高扬在“PostgreSQL 2017中国技术大会”进行《基于Greenplum,postgreSQL的大型数据仓库实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
数据库(Database)是按照一定格式和数据结构在计算机保存数据的软件,属于物理层。
在实际工作中,数仓分层、元数据管理、数据质量管理一直是一个持续优化的过程,我们公司业务也是在持续的做数仓的优化工作,在数据治理这方面还是欠缺很多的经验的。下面先简单整理了一下第一个理论部分的相关笔记。
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层! 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
分析型系统进行联机数据分析,一般的数据来源是数据仓库,而数据仓库的数据来源为可操作型系统,可操作型 系统的数据来源于业务数据库中,那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
预计到2025年,全球数据量将增长至180ZB,企业必须处理两个主要问题——在哪里存储数据以及如何使用数据。数据仓库自20世纪80年代以来就已经存在,并且其功能不断扩展,可以帮助应对这两个挑战。然而,根据独立市场研究公司VansonBourne的研究,无论技术成熟度如何,而且数据仓库通常由专家开发,失败项目的比例仍然高居不下。
数据仓库主要有四种架构,Kimball的DW/BI架构、独立数据集市架构、辐射状企业信息工厂Inmon架构、混合Inmon与Kimball架构。不过不管是那种架构,基本上都会使用到维度建模。
在日常工作中,元数据的管理主要体现在元数据的采集、存储、查询、应用几个方面。原则上应从规范化,到脚本化,到工具化的方向进行建设。
数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,它用于支持企业或组织的决策分析处理。
数据仓库的设计不能完全依赖于业务的需求,但又必须服务于业务的价值。那么,该如何地从业务的角度出发,设计一套切实可行的数据仓库呢?
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52623602 《An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology》
作者 | 松子(李博源) 策划 | Tina 编者按:《透过数字化转型再谈数据中台》系列连载 6-8 篇左右,作者结合自己在数据中台领域多年实践经验,总结了数据架构知识、BI 知识,以及分享给大家一些产业互联网实施经验。本文是系列文章中的第三篇。 在前面两篇 “关于数字化转型的几个见解 ”、“唯一性定理中的数据中台”提到了数据中台发展问题。比如概念发展太快,信息量过载,以及存在广义、狭义的数据中台定义的差别等,涉及到的这些知识都离不开数据架构的范畴,所以这一篇我会通过大数据架构发展的视角来总结与分享。(一些
数据模型的定义:数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法,是通过抽象的实体及实体之间联系的形式,来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。读起来有些拗口,可以简单理解为描述实体及关系的一个方法。
对于每一种技术,先要理解相关的概念和它之所以出现的原因,这对于我们继续深入学习其技术细节大有裨益。实时数据仓库首先是个数据仓库,只是它优先考虑数据的时效性问题。因此本篇开头将介绍业界公认的数据仓库定义,它和操作型数据库应用的区别,以及为什么我们需要数据仓库。 在对数据仓库的概念有了基本的认识后,有必要单独说明一下ETL这个最重要的过程,然后向读者介绍四种常见的数据仓库架构。本篇最后描述实时数据仓库的产生背景、特定需求和使用场景,并列举一些常见的实时数据仓库技术架构。
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
数据仓库理论的创始人W.H.Inmon在其《Building the Data Warehouse》一书中,给出了数据仓库的四个基本特征:面向主题,数据是集成的,数据是不可更新的,数据是随时间不断变化的。
本篇首先介绍关系数据模型、多维数据模型和Data Vault模型这三种常见的数据仓库模型和与之相关的设计方法,然后讨论数据集市的设计问题,最后说明一个数据仓库项目的实施步骤。规划实施过程是整个数据仓库设计的重要组成部分。
传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。
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