DWS层是面向分析维度进行设计的,分析维度通常是业务经常需要的看数据的角度。 DWS层的表服务于数据报表和数据产品的指标需求 ADS层的指标数据会存在交叉探查的情况,所以DWS层的指标要保持命名和口径一致,避免ADS层的指标数据混乱 DWS是公共汇总层,提供不同维度的统计指标,指标的口径要保持一致,并且要提供详细的描
这一过程中,完善度是很好的考核标准,主要看DWS层汇总的数据能满足多少的查询需求,如果汇总数据无法满足需求,使用数据的人就必须使用明细的数据,甚至是ODS层的原始数据。 DWS/ADS层的完善度越高,说明数据的上层建设越完善,而从使用者的角度来说,查询快、易取数、用的爽,那才是硬道理。 end ~ 咳咳,刚好九点整 ...
紧密围绕业务需求：DWS层的设计必须紧密贴合业务部门的实际需求。通过与业务团队深入沟通，了解他们的数据分析目标、报表需求以及决策流程，确保设计出的数据模型和数据服务能够直接支持业务决策。例如，对于电商业务，业务部门可能关注不同时间段、不同地区的销售情况，DWS层就应设计相应的数据集合和指标来满足此类分析需求。
DW层又细分为维度层(DIM)、明细数据层(DWD)和汇总数据层(DWS),采用维度模型方法作为理论基础, 可以定义维度模型主键与事实模型中外键关系,减少数据冗余,也提高明细数据表的易用性。在汇总数据层同样可以关联复用统计粒度中的维度,采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层,提升公共指标的复用性,减少重复加工。维度层(...
要优雅地设计DWS层，可以遵循以下关键原则与步骤：一、明确DWS层的作用与定位 DWS层主要负责将明细数据与维度数据进行汇总，为应用层提供易于理解、便于使用的公共指标数据。它是数据仓库中连接数据引入层和数据应用层的重要桥梁。二、遵循设计原则 聚集原则：对原始数据进行主题性汇总，确保维度和度量的一致...
总之,DWS层是离线电商数仓之用户行为数据仓库搭建的重要组成部分,它的设计直接影响到数据仓库的稳定性和性能。在设计DWS层时,我们需要考虑数据清洗、转换、聚合和存储等多个方面,确保数据的质量和一致性。通过建立良好的DWS层,我们可以为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据支持,帮助企业更好地挖掘用户价值。相关...
2、数据仓库CDM层 3、数据仓库ADS层 03 数据仓库搭建 这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序,分别为数据仓库ETL(Extract-Transform-Load)层、ODS(Operational Data Store)层、CDM(Common Dimensional Model)层和ADS(Application Data Store)层。其中CDM层主要包括DWD层(Data Warehouse Detail)和DWS层(Data...
22_DWS层设计介绍是尚硅谷大数据项目之湖仓一体(Hudi数据湖&数据仓库)的第22集视频,该合集共计32集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
构建数据仓库时，DWS层的设计对于提高数据模型的复用性与效率至关重要。DWS层主要负责将明细数据与维度数据进行汇总，为应用层提供易于理解、便于使用的公共指标数据。以下是一些设计DWS层的关键原则与步骤：1. 常见分层设计思路 数据引入层 (ODS): 作为数据仓库的准备区，ODS层接收原始数据，保持与源系统...