贴源数据层ODS(Operational Data Store):贴源层又称操作数据层,对各业务系统数据进行采集、汇集,尽可能保留原始业务流程数据,与业务系统基本保持一致,仅做简单整合、非结构化数据结构化处理,或者增加标识数据等,不做深度清洗加工。 统一数仓层DW(Data Warehouse):数据仓库层又细分为很多层,大致为:明细数据层DWD(Data...
DWD层的结构和粒度一般与ODS层保持一致，但是DWD汇总了DIM层的维度数据，比如在ODS层只能看到客户端的ID字段，但是在DWD不但能看到客户端ID字段，还能看到客户端的名称字段。第三层是DWS层。DWS层数据是数据仓库的第三层数据，是以DWD层的数据为基础进行汇总计算的数据。DWS层都是各个维度的汇总数据，比如某日某产品线...
数据仓库层从上到下,又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。 数据细节层DWD 数据细节层:data warehouse details,DWD(数据清洗/DWI) 该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
当业务阶需要新增的标签为临时事件类标签,无需“汇总、排序”等计算,完全可以借用在ADS层预设的标签,绕开DWD、DWS层,直接通过ODS接入数据按照通用的“证件号、手机号、保单号”比对逻辑在原有的ADS层的客户数据、保单数据上完成即时标签生成,并在界面自定义标签名称,标签部署时效缩短至“分钟”。 中台另一个报表领域...
除此之外，还应该考虑将不全的数据补齐。对于ODS层直接被引用产出 DWS/ADS/DM层的任务，通过血缘，找到任务清单，逐个进行拆解。没有ODS 对应的 DWD 的，应该生成DWD表，对于已经存在的，应该迁移任务，使用 DWD 层表。DWD/DWS/ADS/DM的命名规则适合采用层次_主题_子主题_内容描述_分表规则的命名方式。04模型...
数据中台将数据分为操作数据层(ODS)、公共维度模型层(CDM)(其中公共维度模型层包括明细数据层(DWD)和汇总数据层(DWS))、应用数据层(ADS)。 ODS层: 把来源于其他系统的数据几乎无处理地存放在数据仓库中。主要功能: 数据同步:结构化数据增量或全量同步到数据计算平台; ...
数据仓库层从上到下,又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。 数据细节层DWD 数据细节层:data warehouse details,DWD(数据清洗/DWI) 该层是业务层和数据仓库的隔离层,保持和ODS层一样的数据颗粒度;主要是对ODS数据层做一些数据的清洗和规范化的操作,比如去除空数据、脏数据、离群值等。
数据模型复用:推荐采用分层的设计方式,通常包括:ODS,DWD,DWS,ADS / DM,DIM。 数据完善:数据中台尽可能的覆盖到所有业务过程,用户和系统的一切行为都被记录下来永久保存OneData 体系的目标是构建统一的数据规范标准,让数据成为一种资产,而不是成本。 OneModel 可分为以下四部分。
分为 ODS(操作数据层),DWD(明细数据层)、DWS(汇总数据层)、ADS (应用数据层),这是业界对数据分层常用的模型。模型设计工程师要清楚的知道数据来源自那里,要怎么存放。 第五步是数据开发。 此时主导的是大数据开发工程师。首先要和数据建模工程师沟通好技术口径明确好我们计算的指标都来自于那些业务系统,他们通过...
1. 离线数据公共层建设(ODS、DWD、DWS) 最开始建设淘系数据基础层治理项目,接盘ODS层之后,进行深度数据治理。,降低存储和计算资源的消耗,提升数据监控管理力度。 2. 离线数据应用层建设(ADS、报表) 一是面向应用服务的数据宽表的建设:基于数据公共层,向各个业务部门提供方便、快捷的数据服务。