每个公司可根据自己的业务需求分为不同的层次。目前比较成熟的数据分层:数据运营层ODS、数据仓库层DW、数据应用层ADS(APP)。数据仓库层又可以分为3个层:数据细节层DWD、数据中间层DWM、数据服务层DWS。 一、ODS层 ODS层(Operation Data Store )数据准备区,也称为贴源层。数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输,也...
DWS层的数据通常会进行预计算和存储,以提高查询效率。同时,DWS层还会提供一些标准化的分析工具和报表,以便用户能够快速获取所需的信息。 总的来说,DWD、DWM、DWS三层的数据分层逻辑是为了满足不同层次的数据需求,从明细数据到汇总数据再到服务数据,每一层只处理单一的步骤,比较简单且方便定位问题。同时,通过规范数据...
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 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。 为了提高数据明...
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 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。
数据分层是解决数据复杂性和混乱的关键，通常分为数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（ADS）。ODS负责原始数据的接收和初步处理，DWD进行进一步清洗和规范化，DWM进行轻度聚合以提高效率，而DWS则是生成宽表，为分析和业务查询服务。数据集市（Data Mart）则是数据仓库的细分，满足特定部门或...
ODS层的处理包括数据抽取、清洗、集成和同步，原始数据需经过去噪和去重，但避免过度清洗，保留原始数据的实时性。DWD层是数据仓库的核心，负责对原始数据进行深度处理，如标准化、去重，形成面向主题的模型，支持灵活查询和分析。DWD层的数据模型以星型或雪花型为主，保证数据质量和完整。DWS层在此基础上，...
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 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。
详解数据仓库和数据集市:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS 01 数据流向 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 27 p. 刑事申诉状成功范文(通用十三篇) 30 p. 信用社述职报告范文(优选十九篇) 40 p. 信息技术说课稿范文(精选十七篇) 31 p. 信息的格式及范文(通用二十篇) 34 p. 信访热线办理整改报告范文...
数据中间层DWM 数据中间层:Data Warehouse Middle,DWM 该层是在DWD层的数据基础上,对数据做一些轻微的聚合操作,生成一些列的中间结果表,提升公共指标的复用性,减少重复加工的工作。 简答来说,对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标 数据服务层DWS ...