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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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    数据仓库

    *了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造,运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为:分析型数据与操作型数据 操作型数据:由企业的基本业务系统产生的数据 数据仓库的特性:面向主题性,集成性,不可更新和时间性。 集成:数据仓库最重要的特性,分为数据抽取转换,清理(过滤)和装载 不可更新:数据仓库中的数据以批量方式处理,不进行一般主义上的数据更新。 数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看,典型的数据仓库的数据体系结构包括:操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看,可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次 数据仓库的数据组织< 粒度、数据分割(分区)、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 细化程度越高,粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时,应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度,多层次数据查询要求。

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    数据仓库】现代数据仓库坏了吗?

    数据仓库是现代数据堆栈的基础,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,它引起了我们的注意。 我会让您自己决定“不可变数据仓库”(或主动与被动 ETL)是否适合您的数据团队。 不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列,但数据仓库是一个基础组件。 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,而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。 不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。 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。

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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的ER建模和关系建模,还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 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/维度建模的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。最常见的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。 很多书将它们称为"数据仓库建模方法",但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思,请允许我自作主张一次吧:)。下面首先来介绍规范化数据仓库数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库,其总体架构如下图所示: ?

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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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    数据仓库入门

    什么是数据仓库(Data Warehouse,DW)? 1991 年,数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中,给出的定义: “数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合,以用于支持管理决策过程 建立数据仓库的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用数据,以便进行战略决策。 数据仓库系统的体系结构 源数据层 源数据是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。 数据存储与管理层 元数据 元数据是关于数据的数据,位于数据仓库的上层,用以描述数据仓库内数据的结构、位置和 建立方法。通过元数据进行数据仓库的管理和使用。 数据仓库 数据仓库中存放了企业的整体信息,而数据集市只存放了某个主题需要的的信息,其目的是 减少数据处理量。

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    数据仓库架构

    针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。 总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里,有一种构建数据仓库的架构,叫Multidimensional Architecture(MD),中文一般翻译为“多维体系结构”,也称为“总线架构”(Bus 前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。 一致性维度 在多维体系结构中,没有物理上的数据仓库,由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的,最终组合在一起,成为一个数据仓库。 虽然在物理上是独立的,但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起,随时可以进行交叉探察等操作,也就组成了数据仓库

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    数据仓库指北

    数据仓库的基础必备问题 2. 数据仓库的几种数据表 3. 数据仓库分层设计及各层作用 4. 数据仓库几种数据模型 5. 维度建模 一、 灵魂十二问 Q1:大数据的数据来源? 数据集市可以理解为是一个微型的数据仓库,具有更少的主题域,服务对象更小,可以是部门级别,而数据仓库则是服务于企业级别。数据仓库可以统一规划数据,避免数据孤岛。 Q3:为什么做数据分层设计? 数据仓库,简称DW,是各源系统数据及日志数据的汇总落地处,为企业决策做制定过程,为产品业务改进做支撑,控制成本和提高产品质量,而数据仓库也不是数据的最终目的地,而是为数据最终目的地做准备,比如清洗、转义 三、数据仓库的一些数据表种类 1. 数据仓库大多是这类模型,即数据集市建模采用星型模型,然后各数据集市组成一个完整的数据仓库则演变成星座模型。

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    维度模型数据仓库(三) —— 准备数据仓库模拟环境

    (二)准备数据仓库模拟环境         上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论,从本篇开始落地实操,用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。 本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。         建立源数据数据库和数据仓库数据库         3. 建立源库表         4. 建立数据仓库表         5. 建立过渡表         6. 关于日期维度数据装载         日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间,而时间是最重要的,因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据,所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。 使用这个方法,在数据仓库生命周期中,只需要预装载日期维度一次。也可以按需添加数据。

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    数据仓库建模

    一、数据仓库建模的意义 如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式 下图是个示例,通过统一数据模型,屏蔽数据源变化对业务的影响,保证业务的稳定,表述了数据仓库模型的一种价值: 二、数据仓库分层的设计 为了实现以上的目的,数据仓库一般要进行分层的设计,其能带来五大好处: 三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法,关系建模和维度建模,下面分别简单介绍其特点和适用场景。 1、维度建模 (1)定义 维度模型是数据仓库领域另一位大师Ralph Kimball 所倡导的。 (3)优缺点 优点:技术要求不高,快速上手,敏捷迭代,快速交付;更快速完成分析需求,较好的大规模复杂查询的响应性能 缺点:维度表的冗余会较多,视野狭窄 2、关系建模 (1)定义 是数据仓库之父Inmon

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    Greenplum 实时数据仓库实践(1)——数据仓库简介

    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。 1.1 什么是数据仓库 数据仓库的概念可以追溯到十九世纪八十年代,当时IBM的研究人员开发出了“商业数据仓库”。 现在你应该已经熟悉了数据仓库的概念,那么数据仓库里的数据从哪里来呢?通常数据仓库的数据来自各个业务应用系统。 这里参考此定义,把数据仓库架构理解成构成数据仓库的组件及其之间的关系,那么就有了下面的数据仓库架构图。 对比1.1节中数据仓库的定义不难看出,操作型数据存储在某些方面具有类似于数据仓库的特点,但在另一些方面又显著不同于数据仓库。 像数据仓库一样,是面向主题的。 像数据仓库一样,其数据是完全集成的。

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    为什么CRM最终要成为Social CRM

    CRM即客户关系管理系统,它犹如一座巨大的地下城堡,为您存储着静止不变的海量客户信息。 这是目前大多数人对CRM的既定印象。 但是,如果你使用CRM,你会知道这是一个很大的错误,因为CRM一直处于不断变化之中。 它其实是一种不断更新的工具。 在2000年左右,一个新的通信渠道,即电子邮件,已经与CRM系统成功融合。它将潜在客户(新闻通讯订阅用户)纳入统一客户视图,并把传统的CRM系统升级为电商CRM。 我们逐步地把粉丝们加入到统一客户视图中,使电商CRM再次升级成为社会化CRM即Social CRM。 ? Prospects潜在客户、fans 粉丝、clients 客户 而这并非到此为止。 “CRM的社会化融合面临三大挑战” 将社会化平台渠道融合到Social CRM并不容易。

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