数据仓库的建设是不同于面向业务的操作型数据库，它的核心更应该是业务知识。单纯的理论是无聊的，那么我们从一个实例来，那么就已我手边正在放lpl直播的虎牙直播为例。...假设我们已经有了基础数据，要开始建设一个数据仓库了，开发工具使用的是hive。 1.首先我们应该确认数据仓库的主题，模型的建立均要以建立好的主题为准，而不是力图建设一个适合于所有主题的模型。...4.在拥有这些表之后，数据仓库也就有了雏形，我们只需要建立一张事实表，去把维度和指标联系起来，这张可以做成一张大宽表，尽可能记录一个观众的观看情况。...上面所述的便是数据仓库的建立的大概思路，细节在开发过程中，需要不断的完善。下面大概聊聊对于数据仓库质量管理的一些理解。...在建立数据仓库的过程中，要注意统一格式，比如日期，需要在刚开始开发的时候，就要确定好选用‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss,0’呢，还是其他的格式。
当数据仓库与自助式BI解决方案（例如PowerBI或Tableau）集成时，数据文化自然会在整个公司中采用。...除了这些内容之外，企业数据仓库解决方案还包含数据治理和元数据管理组件。...2.数据仓库概念化和技术选择 上一步的结果将用作定义未来解决方案范围的基础，因此应仔细分析业务和IT用户的需求和期望并确定优先级，以制定最佳的数据仓库功能集。...之后，必须确定构建数据仓库解决方案的架构方法，评估并为每个架构组件（暂存区域、存储区域等）选择最佳技术。...质量保证工程师 制定测试策略以确保数据仓库的正常运行和数据准确性。 识别潜在错误并确保其解决。 对开发的DW解决方案进行测试。
正所谓“巧妇难为无米之炊”，AI需要数据输入，Data则是重中之重，这也是我们定义建设DataOps的初衷。下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。...有同学一定会疑惑， 下面的ETL过程来排查问题，必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊，我们该如何来建设这个全量的数据呢？...理解这2种基本的数据类型，对于我们建设数据仓库是有帮助的, 在建设这两类数据时，应充分考虑两者的特性： 元数据对准确度有非常高的要求，需要做准确度的强保障；而存储的数据量又是比较小的； 运行时数据对准确度要求相对较低...一般而言， 涉及到运维决策类的场景，时效性要求是比较高的，建议使用实时的方案；而对于报表类的场景，一般用T+1的方式去做即可。 ?...5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。
建设数仓 什么是数仓，为什么建设数仓，怎么建设数仓？（我是谁，我从哪里来，我到哪里去） Inmon将数据仓库定义为：在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。...掌握技能：优化查询、高效存储、模型理论 ETL 因为数据应用场景的不同，数据存储方案也有较大差异。...解决业务的变动和数据仓库的灵活性。通过数据模型的建设，能够很好的分离出底层技术的实现和上层业务的展现。...当上层业务发生变化时，通过数据模型，底层的技术实现可以非常轻松的完成业务的变动，从而达到整个数据仓库系统的灵活性。 帮助数据仓库系统本身的建设。...通过数据仓库的模型建设，开发人员和业务人员能够很容易的达成系统建设范围的界定，以及长期目标的规划，从而能够使整个项目组明确当前的任务，加快整个系统建设的速度 怎么建设模型 怎么建设，可能是大家最关心的一点
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。...需要建设新一代数据管理平台来解决数据利用率效率跟不上，以及不能支撑业务发展的问题。以此建设背景，建设新一代数据管理平台需要能够支持数据汇集、数据分析、数据应用、数据计算、数据管理、数据资源管理。...04 基础平台建设 1、数据集成 要提高数据使用效率，打破数据库之间的物理隔阂，需要先将数据汇聚到数据仓库中，数据同步分为实时和非实时，采用的技术也不同。目前先从ODS中同步到hive。...数据仓库分层示意图 3、元数据管理 通过Atlas来管理Hive中的元数据，形成元数据目录，以此设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的...1、数据仓库层次结构规范 可分为基本分层结构规范、各层物理表命名规范、数据库对象命名规范等。
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。...虽然数据仓库的学术定义有很多版本，而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合，但是符合上述两个特点的，应该可以归结到数据仓库的范畴了，所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”。...下图所示，为现阶段我们的数据仓库建设方案。...数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系，而数据建模，便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。...以上便是现阶段我们的数据仓库发展与建设方法，虽然比较简单，但是目前基本能满足需求。随着数据规模的增长和业务的复杂化，未来还有很多路要走：如何合理的建模？如何有效的利用数据？如何提高数据分析效率？
关于主题： 数据仓库中的数据是面向主题组织的，主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。...如财务分析就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就为“财务分析”。 关于主题域： 主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合。...关于主题域的划分： 主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成的， 而在划分主题域时，大家的切入点不同可能会造成一些争论、重构等的现象，考虑的点可能会是下方的某些方面： 1、按照业务或业务过程划分...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。...逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。
这时，通常的解决方案是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维表中，在事实表中只需保存一个外键即可，杂项维度可以理解为将许多小维表通过行转列的方式存储到一张大维表中的处理方案。 10....中间层团队应该积极了解应用层数据的建设需求，将公用的数据沉淀到公共层，为其他团队提供数据服务。 应用层团队也需要积极配合中间层团队进行数据公共层建设的改造和迁移。
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。...图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。ETL过程分成了抽取和转换装载两个部分。...Kimball的数据仓库包含高粒度的企业数据，使用多维模型设计，这也意味着数据仓库由星型模式的维度表和事实表构成。分析系统或报表工具可以直接访问多维数据仓库里的数据。...】 五、Lambda 架构与 Kappa 架构的对比 总结 架构设计不是为了设计出最牛逼技术方案，而是所设计方案是最切合业务场景与资源情况的。...有时候牛逼技术方案会加大技术复杂程度与运维难度，需要投入更高成本驾驭它。因此我们选择的不是技术最牛逼方案，而且最切合我们实际情况技术架构。
5、按功能或应用划分 比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等，而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等；比如说社交软件中就会有聊天、朋友圈、群聊、发送文件等功能模块，聊天模块会涉及到数据仓库中的用户主题...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。
2.数据仓库架构 2.1.数据设计方法 数据仓库建立之前，就必须考虑其实现方法，通常有自顶向下、自底向上和两者结合进行的这样三种实现方案。...设计方法如下图： 2.3.数据仓库架构选型 数据仓库架构的选取，与其所处的企业环境和业务的发展有着密切的关系：Inmon提倡的数据仓库建设方法，需要数据仓库建设人员自顶向下进行建设，数据仓库开发人员需要在数据仓库建设之前对企业各业务线进行深入的调研...数据仓库的建设如果再继续沿用自伤而下的方式就会带来很多困难，例如在Inmon模式下EDW规划复杂、建设周期长，不能非常快速的响应各部门的需求，所以该方案逐步不能适应公司的发展。...通过对数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。...这个星型特征结构通常被叫做星型连接方案。关于维度方案，应该注意第一件事就是其简明性与对称性。
一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...1.1 建设方案 [1567044454756022825.jpeg] 1）商业方案 商业方案，是最为传统的一种，也是过去20~30年的主流方式。企业外购数仓，包括软、硬件一体交付。...4）DW云 企业直接选用数据仓库的云服务，而不再独立建设。下文将针对这种情况，重点说明。 1.2 方案对比 针对上述4种方案，从成本、运维、交付、扩展、性能等多角度进行对比。...交付速度：方案的整体交付速度，包括基础设施的购买、建设。 扩展性：包括数仓的容量扩展和性能扩展能力的综合。 性能表现：数仓的整体性能表现。...二、云端数据仓库 2.1 云方案优势 基于上面的说明，采用数据仓库的云服务，具有较多优势，包括： 更好的性价比（无论是前期购买、还是后期运营） 更快的交付速度（最快在分钟级） 更优的弹性能力（扩展或压缩
进入主页，点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 ---- 数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全...所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。...在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范，及时进行治理，避免事后的清洗工作。 1....分析数据链路： 数据是从业务系统中产生的，经过同步工具进入数据仓库系统中，在数据仓库中进行一般意义上的清洗、加工、整合、算法、模型等一系列运算后，再通过同步工具输出到数据产品中进行消费。...2) 离线系统数据校验 数据从在线业务系统到数据仓库再到数据产品的过程中，需要在数据仓库这一层完成数据的清洗、加工。正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设。
--《数据仓库工具箱》 二、什么是一致性维度？...维度的一致性是数据一致性的重中之重，总线矩阵是一致性维度建设的重要文件。从讨论总线矩阵的那刻开始，数仓数据一致性问题就解决了一半。 总线矩阵中的度量通常是原子指标，指业务过程中最基本的原子指标。
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第1章 概述 为解决项目前端的高耦合、改动牵一发而动全身、多种技术栈强制混用、前端反复重构不彻底的问题，提出微前端的建设。 微前端指的是一种由独立交付的多个前端应用组成整体的架构风格。...通知公告前端 3 会议前端 4 规范性前端 5 主应用前端（改造） 第5章 建设步骤
网站运营管理人员都会明白，在建设网站之前需要先撰写网站建设方案，这样能够令网站建设的流程变得更加具体和清晰，方案里面通常都会包括建站目标、投入预算以及后续维护等内容，网站建设方案怎么写？...撰写网站建设方案的作用是什么？ 网站建设方案怎么写？ 1、先写网站建设需求。...撰写网站建设方案是一件有必要的事情，它的作用体现在很多方面，其一是提高网站建设效率，因为方案里面已经明确了建站目标和主题，所以会令网站建设周期更短，其二是提高网站质量，方案里面包括功能介绍、特色讲解等，...网站建设方案怎么写？有什么作用？...上文就是对这些问题的解答，网站建设团队成员要共同完成网站建设方案撰写工作，网站设计师要撰写设计方案，策划人员负责撰写网站策划方面的内容，要集思广益，保证网站建设方案的功用和价值。
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。...二、数据仓库的分层方法 ODS层：贴源数据层，一般是从各种业务系统、日志数据库将数据汇集到数据仓库中，作为原始数据存储和备份，一是数据仓库建设不会直接查业务的关系型数据库，而是通过数据同步的方式，将业务从库数据同步到...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。...例如当管理者问数仓负责人，你们天天搞数仓建设，现在到底建设到什么程度了呢?有了完善度评价标准，可以量化数仓建设成熟度。 通过数据血缘及查询日志，可以对数据加工任务以及Adhoc查询进行统计分析。...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。
数据仓库的主题覆盖度、性能、易用性、可扩展性及数据质量都是衡量数据仓库解决方案好坏的重要指标。携程机票部门数据仓库也在不断摸索向着这些目标砥砺前行。...二、携程机票数据仓库技术栈 携程机票部门的数据仓库建设主要基于公司公共部门的大数据基础环境及数据调度平台，辅以部分自运维的开源存储引擎和基于开源组件二次开发的数据同步工具和运维工具。...这样的数据仓库方案，数据模型设计及报表定制使用SAP的商用平台BO。...图11 价格监控系统 六、小结 一套完整的数据仓库实施方案应该包括但不局限于上面介绍的数据同步方案、数据存储方案、数据规范、元数据建设、数据质量体系、运维工具等，每个实施团队应该根据面临的实际情况选择针对每个点的具体技术方案...携程机票数据仓库团队也正朝着建设全面、规范、易用、高效、精准的数仓路上探索前行，当前在数据同步、数仓数据扭转以及出仓应用方面的实践方案还在随着需求的变化而迭代。
技术架构 随着美团点评整体的系统架构调整，我们在分层次建设数据仓库的过程中，不断优化并调整我们的层次结构，下图展示了技术架构的变迁。 ? 我们把它们简称为三代数仓模型层次。...我们开始了第二代数仓模型层次的建设，由建设数据集市的形式转变成了直接建设酒旅数据仓库，成为了酒旅自身业务系统数据的唯一加工者。...由于系统调整初期给我们带来的重构、修改以及新增等数据处理工作非常大，我们采用了比较短平快的Kimball所提的维度建模的方式建设了酒旅数据仓库。...于是我们在ODS与多维明细层中间加入了数据整合层，参照Bill Inmon所提出的企业信息工厂建设的模式，基本按照三范式的原则来进行数据整合，由业务驱动调整成了由技术驱动的方式来建设数据仓库基础层。...使用本基础层的最根本出发点还是在于我们的供应链、业务、数据它们本身的多样性，如果业务、数据相对比较单一、简单，本层次的架构方案很可能将不再适用。
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