中小型公司数仓建设实践指南

引言

在当今数据驱动的商业环境中，数据仓库已成为企业决策支持系统的核心组成部分。对于中小型公司而言，建立高效、灵活且成本可控的数据仓库系统是一个关键挑战。本指南旨在为中小型企业提供从零开始构建数据仓库的全面指导，涵盖数据库选择、调度平台、报表展示等核心组件，特别关注免费和低成本的解决方案，帮助企业在有限预算内实现高效的数据管理与分析。

目前市面上能实现数仓的工具，形形色色，但是完整的流程基本上就是如上图这个架构图了。

数据来源

每个公司都会有自己的业务系统，就是OLTP系统，所有的业务流程都是在业务系统里进行。例如交易系统，库存管理，OA操作，财务管理，等等业务系统。

这些系统经过日常的业务进行会不断地产生数据，这些数据就会存放在关系型数据库里。如果你是IT开发人员那你就会知道，在日常的开发过程中，肯定会涉及到对数据库的增删改查，这些都是开发时的基本操作。

业务过程中产生的这些数据就是数仓的数据来源，也就是数仓的来源活水，如果没有这些来源的话，那数仓也就无从谈起。

ETL工具

数据从业务系统取到数仓和在数仓里面加逻辑加工，就需要用到ETL工具。ETL工具实现的功能，一个是从业务系统把数据取过来存进数仓里，一个是基于数仓里面的数据做进一步的加工成最终业务想的表。加工后的表可以很方便地被业务进行使用，可以直接帮助到业务。

调度工具

ETL程序开发出来后是需要定期运行的。因为业务系统的数据每天都在增加，数仓里的数据是需要跟业务系统的数据保持一致的。目前离线数仓一天都是一天跑一次。开发出来的ETL程序会有很多，不可能靠开发人员每天都去执行。所以这时假就需要有一个自动调度平台了。调度平台就是用来定时跑ETL程序的。设置好每天哪个时间点运行，到点了程序就可以自动执行。数据处理有可能不是一个程序就能处理完，整个流程下来会有不同的层次，不同的层次会存放不同作用的数据。所以到最终给到业务看的数据是由一系列ETL程序来完成的。那么在调度上就需要有前后依赖关系，前面的程序跑完了后面的程序才能运行。所以调度平台的这个依赖关系也就显得很重要了。

存储介质

数据从业务系统取到数仓后是需要有个地方能存放这些数据的，也就是存储介质。这个存储介绍可以根据实际的需求来定，可以是关系型数据库，也可以是像hive这种文件型数据库。中小型公司数据量不是特别大的，可以直接考虑关系型数据库。这一类数据库对查询性能的支持更加地友好，而且部署上更加的简易。只是如果数据量太大就很容易达到瓶颈，导致ETL程序跑不动。这时候就需要用到hive数据库了，目前大公司里一般都是用的hive数据库作为数仓。

展示工具

数据加工完成后是存放在数仓里的，但是不可能让业务人员直接到数仓里去取数。这样效率不仅低，对业务人员的技能要求也有点高了。所以这时就需要有一个数据展示工具。数据展示工具就是把数仓里的数据按业务最终想要的形式展示出来，以此帮助业务解决问题，帮助业务提升效率。数据展示的形式就是多种多样的了。可以是一目了然的各种图，例如线形图，饼图，直方图等等。可以直接看出趋势，同环比，或都不同品类的对比效果。也可以是表格形式，这种就可以方便业务自由组合看数的维度，还可以通过筛选查看特定条件下的数据，以方便定位问题的原因。

总结：

随着业务的不断发展，数仓也不可能是一成不变的，ETL处理逻辑要随着实际业务的变化及时调整，这样才能更好地满足业务需求。所以数仓的分层就很重要好，分层设计得好，业务变化对数仓整体架构的冲击就越小。如何才能设计出来稳定好用的数仓，这就需要在实际的工作中不断地摸索了。

但是不管怎么说，构建数仓的最终目的还是要能够为业务提供帮助，要能为业务的业绩出一份力。这样数仓才能够体现出它的价值。

如果有兴趣的同学，可以直接根据文中开头的架构图去搭建一个中小型公司可用的数仓。架构图中提到的工具都是经过实践可行的。欢迎沟通交流~