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数据仓库的特征

数据仓库是一种用于存储、管理和分析大量数据的系统。它的特征包括:

  1. 集成性:数据仓库将来自不同来源的数据集成在一起,以便进行分析和报告。
  2. 时变性:数据仓库可以存储历史数据,并且能够追踪数据的变化。
  3. 非易失性:数据仓库中的数据是不可更改的,以确保数据的准确性和一致性。
  4. 灵活性:数据仓库可以根据用户的需求进行查询和分析,以提供有用的信息。
  5. 可扩展性:数据仓库可以轻松地扩展以满足不断增长的数据需求。

数据仓库的优势包括:

  1. 提高决策效率:数据仓库可以帮助企业更快地收集、分析和利用数据,从而提高决策效率。
  2. 支持复杂查询:数据仓库可以处理复杂的查询和分析,以提供有关业务的深入见解。
  3. 降低成本:数据仓库可以减少数据收集和分析的成本,从而降低企业的运营成本。

数据仓库的应用场景包括:

  1. 销售和市场分析:通过分析销售数据,企业可以了解客户需求、市场趋势和销售策略。
  2. 库存管理:通过分析库存数据,企业可以优化库存管理,降低库存成本和提高客户满意度。
  3. 财务分析:通过分析财务数据,企业可以了解公司的财务状况、盈利能力和成本控制。

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数据仓库是现代数据堆栈基础,所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时,它引起了我们注意。...不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森观点 现代数据堆栈有许多排列,但数据仓库是一个基础组件。...如果您用户无法在您当前数据仓库中可靠地找到和利用他们需要东西,那有什么意义呢?...另一种方法:引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念(也称为活动 ETL)认为,仓库应该是通过数据来表示现实世界,而不是乱七八糟随机查询、损坏管道和重复信息。...我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样,它也有其优点和缺点,而且肯定不是每个组织都适用。 与数据网格和其他崇高数据架构计划一样,不可变数据仓库是一种理想状态,很少成为现实。

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数据仓库

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数据仓库

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我眼中数据仓库

为了提高业务数据提取效率以及可维护性,最近在业务中了解和学习构建数据仓库。在此记录下自己对数据仓库粗浅理解,若有错误欢迎指正。...什么是数据仓库数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题(Subject Oriented)、集成(Integrated)、相对稳定(Non-Volatile)、反映历史变化(Time...——数据仓库之父W.H.Inmon 只看句子主干可知,数据仓库是一个用于支持管理决策数据集合。中间修饰词,我们在后面的分析中一起理解。 了解了基本概念,来看下数据仓库整体模型。...怎么构建数据仓库 再来回顾下数据仓库整体模型: 将它放置在我们电商系统数据仓库上: 下面对数据仓库逐层进行说明。 ODS 层 是什么:操作性数据层。 作用:存放原始数据。...总结 现在我们回过头来看数据仓库定义:“数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题(Subject Oriented)、集成(Integrated)、相对稳定(Non-Volatile

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-数据仓库架构设计

数据仓库架构 数据仓库核心功能从源系统抽取数据,通过清洗、转换、标准化,将数据加载数据仓库中,通过后续加工到BI平台,进而满足业务用户数据分析和决策支持 ?...清洗目的是改进源系统数据质量,但是不要在数据仓库做过多清洗,源系统数据质量应该在源头处理。清洗主要内容包括: ?...数据仓库是数据处理后台,业务用户并不关心后台怎么处理。...BI应用是数据呈现前台,是业务用户进行查询入口。BI应用程序体验也是衡量数据仓库是否成功主要因素。...数据仓库在系统中得定位 数据仓库系统作用: 能实现跨业务条线、跨系统数据整合, 为管理分析和业务决策提供统一数据支持。

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数据仓库核心概念

今天给大家整理了数据仓库常见概念,数据仓库概念,很少是定义性,更多是描述性、总结性。这些概念常读常新,经常复习有助于加深自己理解。...以下概念总结自kimball数据仓库工具箱》、Bill Inmon数据仓库》、阿里巴巴《大数据之路》。这三本书属于数据仓库从业者必读书目。...集成:数据仓库数据是从多个不同数据源传送来,这些数据进入数据仓库,就进行转换,重新格式化,重新排列以及汇总等操作。得到结果只要是存在于数据仓库数据就具有企业单一物理映像。...数据仓库数据通常(但不总是)以批量方式载入与访问,在数据仓库环境中并不进行(一般意义上)数据更新。数据仓库数据在进行装载时是以静态快照格式进行。...当产生后续变化时,一个新快照记录就会写入数据仓库。这样,在数据仓库中就保存了数据历史状况。 反应历史变化:也叫随时间变化、时变性。是指数据仓库每个数据单元只是在某一时间内是准确

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不用 SQL 数据仓库

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BigQuery:云中数据仓库

以Hadoop和NoSQL等技术为动力大数据正在改变企业管理其数据仓库和对分析报告进行扩展方式。...将您数据仓库放入云中 因此,现在考虑到所有这些情况,如果您可以使用BigQuery在云中构建数据仓库和分析引擎呢?...将BigQuery看作您数据仓库之一,您可以在BigQuery云存储表中存储数据仓库快速和慢速变化维度。...建模您数据 在经典数据仓库(DW)中,您可以使用某种雪花模式或者简化星型模式,围绕一组事实表和维表来组织您自己模式。这就是通常为基于RDBMS数据仓库所做工作。...以下是FCD ETL流程图: SCD ETL (4).png 将您数据仓库放入云中 在Grand Logic,我们提供了一种强大新方法,通过Google云中BigQuery数据市场构建和扩充您内部数据仓库

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特征工程 特征处理

前言:本文介绍了特征处理中特征缩放、选择和降维,并用代码演示特征缩放中标准化法和区间缩放法。 特征缩放 特征值缩放: ? 特征缩放‐‐标准化法: ?...标准化法按照标准正态分布将一列上值进行标准化,即为求z值,axis = 0 代表是轴方向,取列方向上值。 特征缩放‐‐区间缩放法: ? 特征归一化: ?...基于线性特征建立模型不能探寻两个因子间是否存在交互关系,因而平方展开多项式,获取更多特征,如:x1*x2 交互项特征构建模型,可以分析出两个因子交互作用对目标的影响。...特征选择 特征选择: 数据预处理变换后 ,可以得到很多特征,选择对于学习任务有帮助特征,降低模型运行时间和提升效率,例如:在处理文本内容时,当文本内容较多,会发生“维度灾难”;过多维度会造成模型可解释性变差...主成成分分析将鸢尾花数据集中四个特征转换为两个重要特征,并可以将特征转换成二维数据在平面上进行展示。

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数据仓库ods层_app数据仓库搭建

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层搭建主要分为两部分,第一部分是确定都有哪些表,第二部分是确定数据装载方式。...我们在进行数据同步时,同步到用户行为日志数据当中是json字符串格式;增量表是使用Maxwell进行同步,也是json字符串格式;全量表使用是DataX同步,同步到数据是tsv格式。...1.日志表设计 我们一共有两种方案,第一种方案是在建表时候只有一个字段,一行存放是一个json字符串,我们获取对应数据时,可以通过get_json_object()函数,从该字符串中取出对应字段信息...对于增量表设计,我们首先查看增量表中数据格式: 我们可以看到,由于我们使用是Maxwell进行同步,因此我们同步过来数据是以json字符串形式存储,我们对于增量表,也是建立json表。...: 我们首先判断有没有传参数,第一个参数传是要进行数据装载表,可以进行单表数据装载,也可以使用参数“all“来进行全表数据装载。

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数据仓库②-数据仓库与数据集市建模

前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术,除了之前在数据库系列中介绍过ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库维度建模技术。...本文将详细介绍数据仓库维度建模技术,并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模数据仓库总体建模体系:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,以及独立数据集市。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系",指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见三种数据仓库建模体系分别为:规范化数据仓库,维度建模数据仓库,独立数据集市。...三种数据仓库建模体系对比 规范化数据仓库和维度建模数据仓库分别是Bill Inmon和Ralph Kimball提出方法。关于哪种方法更好,哪种方法更优秀争论已经由来已久。...因此一个优秀数据仓库建模团队既要有坚实数据仓库建模技术,还要有对现实业务清晰、透彻理解。

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