在这篇文章中,我们将漫谈大牛如何带你从0到1构建数据仓库实战,让你真正了解数据仓库的核心技术和实际应用。 一、数据仓库的概述 数据仓库是一个面向主题、集成、非易失性的数据集合,是支持管理决策制定的重要平台。数据仓库从多个数据源中提取数据,通过数据清洗和整合,将数据存储在中央存储区域,以便于进行分析和决策...
在实战中,我们可以对数据进行深度分析,发现数据的价值,为企业提供数据支持和决策参考。 总的来说,“漫谈 | 大牛带你从0到1构建数据仓库实战”是一个深入浅通过本文的漫谈,我们可以发现,构建一个完整的数据仓库需要我们从源头开始,对数据进行深入的理解和清洗,再通过数据整合,构建出一个统一的数据仓库。这个过程中,...
①数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化的(Time Variant)数据集合,用于支持管理决策和信息的全局共享。 ②数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然...
10 数据仓库一般分为4层,名字可能会不一样,但是其目的和建设方法基本一致: 每一层采用的建模方法都不一样,其核心是逐层解耦。越到底层,越接近业务发生的记录,越到上层,越接近业务目标。 11 依托数仓分层的设计理论,根据实际业务场景,我们就可以梳理出整体的数据流向图。这张图会很清晰的告诉所有人,数据从那来,...
数据仓库模型一般包含四个阶段,即业务建模(业务层面分解和程序化)、领域建模(对业务模型进行抽象处理)、逻辑建模(根据领域模型的概念实体进行数据仓库的逻辑处理)、物理建模(根据逻辑建模进行的技术实现)。 数据仓库的模型一般包含五部分,即系统记录域、内部管理域、汇总域、分析域、反馈域。在系统记录域主要是数据的...
从0到1搭建数据仓库流程 - 在当今信息化时代,数据已成为企业的重要资产,而构建一个高效、稳定且易于维护的数据仓库是充分利用这些资产的关键所在。本文将详细阐述如何从零开始,步步为营地搭建一个完整的数据仓库系统,涵盖策划、设计、实施与运维的全过程。一、项目启动
(1)要统一源数据中所有矛盾之处,如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致,等等。 (2)进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成,但许多是在数据仓库内部生成的,即进入数据仓库以后进行综合生成的。 不可更新性: ...
数据仓库模型一般包含四个阶段,即业务建模(业务层面分解和程序化)、领域建模(对业务模型进行抽象处理)、逻辑建模(根据领域模型的概念实体进行数据仓库的逻辑处理)、物理建模(根据逻辑建模进行的技术实现)。 数据仓库的模型一般包含五部分,即系统记录域、内部管理域、汇总域、分析域、反馈域。在系统记录域主要是数据的...
数据仓库模型一般包含四个阶段,即业务建模(业务层面分解和程序化)、领域建模(对业务模型进行抽象处理)、逻辑建模(根据领域模型的概念实体进行数据仓库的逻辑处理)、物理建模(根据逻辑建模进行的技术实现)。 数据仓库的模型一般包含五部分,即系统记录域、内部管理域、汇总域、分析域、反馈域。在系统记录域主要是数据的...
数据仓库的建立过程实际上是从传统的以数据库为中心的操作型系统结构转移到以数据仓库为中心的体系结构的过程。 1、数据仓库的投资分析 企业建立数据仓库的必要性与企业内部的复杂程度和客户的数目成正比 ①定量分析:投资回报率ROI——ROI=收益现值/成本现值 ...