17、数据集市、数据中台、数据仓库、数据湖 18、原子指标、衍生指标、派生指标的区别 19、范式建模 20、数仓一致性如何保证 21、主题域如何划分 22、制定了哪些数仓规范 23、如何避免业务数据库表结构变更导致数仓任务大面积报错。 24、模型设计的思路?业务驱动?数据驱动?
数据仓库的定义 数据仓库是一种面向商务智能 (BI) 活动(尤其是分析)的数据管理系统,它仅适用于查询和分析,通常涉及大量的历史数据。在实际应用中,数据仓库中的数据一般来自应用日志文件和事务应用等广泛来源。 数据仓库能够集中、整合多个来源的大量数据,借助数据仓库的分析功能,企业可从数据中获得宝贵的业务洞察,改善...
数据仓库 (DW) 是一种数字化存储系统,用于连接和协调来自不同数据源的大量数据,其目的是为商业智能、报告和分析提供数据支持,并助力企业满足法规要求,支持企业将数据转化为洞察,制定由数据驱动的明智决策。数据仓库会集中存储历史数据和最新数据,为企业提供统一的真实数据源。 数据通常是按照一定的频率从运营系统(如 ...
数据仓库(Data Warehouse, DW)是为了满足企业决策分析需求而设计的数据环境,它与传统数据库有明显的不同。 一.数据库仓库概述 定义: 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持企业管理和决策制定过程。 它专注于存储大量的历史数据,以便进行分析和提取洞见,从而辅助管理决策。
数据仓库(DataWarehouse),一般缩写成DW、DWH。数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。——来自智库百科从字面上来看,数据仓库就是一个存放数据的仓库,它里面存放了各种各样的数据,而这些数据...
数据库是面向事物处理的,数据是由日常的业务产生的,常更新; 数据库一般用来存储当前事务性数据,如交易数据、业务数据; 数据库的设计一般是符合三范式的,有最大的精确度和最小的冗余度,有利于数据的插入; 数据仓库 用于OLAP,支持管理决策。 数据仓库是面向主题的,数据来源多样,经过一定的规则转换得到,用来分析。
数据仓库(Data Warehouse)是一个用于存储、管理和分析大量数据的中央平台。数据仓库整合了多个数据源的数据,并以预先定义的格式和数据模型进行存储。数据仓库通常采用星型模型或雪花模型进行数据组织,以便于进行高效的分析和报告。特点 数据仓库关注于整个企业范围的数据整合和分析,提供了全局的数据视角;数据仓库通常...
数据中台:数据治理与整合的演进 随着数字化转型的深入,企业的数据不再只是内部资产,还涉及与外部生态、客户和供应链的互动。传统的数据仓库已经无法满足这种新的需求,因此企业需要更加灵活的数据管理和快速响应能力。为此,数据中台应运而生,成为企业数据管理的重大突破。数据中台的核心理念是“数据治理与共享”。它...
一、传统数据仓库技术介绍 传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等;ODS是操作数据存储;EDW是企业级数据仓库,Data Mart是数据集市。 1、源系统 业务系统、财务系统、OA系统、ERP系统等其实都是源系统,源系统的主要作用是就是产生数据。传统行业...