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数据仓库怎么用

数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统,它可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的见解和信息。数据仓库通常包括大量的数据源,这些数据源可以来自于不同的数据库、文件、API等。数据仓库的主要功能是将这些数据进行整合、清洗、转换、存储和分析,以便企业和组织可以更好地理解和利用这些数据。

数据仓库的应用场景非常广泛,例如销售和市场分析、产品和服务开发、客户关系管理、财务报表和预测、供应链管理等。使用数据仓库可以帮助企业和组织更好地了解市场趋势、客户需求、产品表现等,从而做出更好的决策和优化业务流程。

在使用数据仓库时,需要注意数据的质量和准确性,因为这对于分析结果的准确性和可靠性非常重要。此外,数据仓库的性能和可扩展性也非常重要,因为它需要能够处理大量的数据和查询请求。

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数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据,而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中,我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性,它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时,使用现代数据仓库,如Redshift、BigQuery或Snowflake。

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数据湖火了,那数据仓库怎么办?

原先,企业通常依靠昂贵且私有的本地数据仓库解决方案来存储和分析数据,由于模型范式的要求,底层数据无法做到多样变化,导致企业业务不能随意变迁。...2湖仓新模式:数据湖 + 数据仓库 =Lake House 综上所述,大数据的时代,开源技术体系的设计确实让云端产品或开源组件构成大数据整体解决方案逐渐兴起,比如数据湖,但并不代表着数据仓库会被淘汰,双方存在必要的联系...一方面,通过上云的方式,持续增强数据仓库的核心能力,将数据仓库实现现代化。另一方面,数据仓库和数据湖,是大数据架构的两种设计方式,两者功能可以相互补充,这意味着双方需要实现交互和共享数据。...而原先传统数据仓库系统和人才短缺又限制了欣和的进一步发展,为此欣和选择使用 AWS 云平台来搭建数据湖。...未来,AWS 坚信与传统的数据仓库和数据分析解决方案相比,湖仓新模式等云端方案将会为用户释放更大的数据价值。 ----

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聊一聊数据仓库的 KPI 怎么

0x00 前言 本篇聊一聊在做数据仓库的时候该如何确定 KPI。 0x01 思考角度 首先,要明确的一点是数据最终是要服务于业务的!...但是,数据仓库一般又不直接对接于业务,而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度,从数据仓库要解决的问题来考虑。...简单地讲,数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么,怎样既体现了服务业务,又体现了提高了整体的数据服务能力呢?这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。...大致解释一下,根据上面的栗子,在半年后做工作汇报的时候可以大致这样写: 已完成数据仓库设计相关文档的编写,总计25篇 Wiki,总阅读量10w。...0xFF 总结 上面就是数据仓库相关的 KPI 该怎么定的内容,具体的内容要和现实的业务情况相结合,因此本文仅起到抛砖引玉的作用,希望读者朋友们看后能有一些启发。不足之处多多指出,一起交流进步。

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关于【你们数据仓库怎么设计的】如何回答?

你们数据仓库都是怎么设计的,数据怎么抽象? 关于这个问题,我说一说我的想法,不一定是正确的,但希望能给你提供一些思路 1、数据仓库怎么设计的? 如果真的要完全回答这个问题,真的太大了。 ?...可以按照自己的习惯,把数仓怎么设计的分成几个模块,比如: 技术架构 数据流转 分层建模 然后,询问一下,面试官重点想要听哪一块?...技术架构方面: 可以从数据采集到数据进入数仓后的etl,再到数据怎么做成数据服务提供给业务方,整个流程的核心技术节点划一遍。 然后,再重点讲一下自己做的模块(做数据治理 or 数据开发 or...)...不好的地方,需要怎么改进。 现在的仓库怎么通过建模来收敛口径,减少代码重复开发,要有实际例子。....等等 维度建模,星型模型,这么多年了,都是这些,也没什么创新,如果只讲这些,会让人觉得耳朵都起茧子了,可以把这些融合到实际案例中,多讲自己的思考和感悟,平时工作中也要细心观察,现在没有任何一家公司的数据仓库是完美的

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数据仓库①:数据仓库概述

一个显然的原因是它们会"打架"......如果操作型任务和分析型任务抢资源怎么办呢?再者,它们有太多不同,以致于早已"貌合神离"。接下来看看它们到底有哪些不同吧。...~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。...但由于大多数数据仓库内的表的统计分析还是SQL,因此很多人把它和关系数据库搞混了。 知道了什么是数据仓库后,再来看看它有哪些特点吧。某种程度上来说,这也是分析型数据库的特点: ? 1....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....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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