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。
数据同步:将ODS层的数据同步到下一层,即DWD层,以供后续的数据处理和分析。 ODS层的数据模型通常是基于源系统中的数据模型进行设计,其主要目的是将不同的数据源中的数据整合到一个统一的数据集中,并尽量保证数据的质量和可用性。ODS层的数据通常是面向业务过程和业务事件的,包含大量的原始业务数据和事件流数据,可以...
明细层(ODS, Operational Data Store,DWD: data warehouse detail) 概念:是数据仓库的细节数据层,是对STAGE层数据进行沉淀,减少了抽取的复杂性,同时ODS/DWD的信息模型组织主要遵循企业业务事务处理的形式,将各个专业数据进行集中,明细层跟stage层的粒度一致,属于分析的公共资源 数据生成方式:部分数据直接来自kafka,部分...
数据仓库架构分层设计包括STG(数据缓冲层)、ODS(数据操作层)、DWD(数据明细层)、DWS(主题汇总层)和ADM(数据应用层)。 1、STG层 主要完成业务系统结构化数据引入到数据中台,保留业务系统原始数据,缓冲层设计主要保持和数据源的一致性,不做任何类型转换和数据加工处理,为ODS层提供基础数据服务。 2、ODS层 对STG层数...
简介:本文介绍了数据仓库分层中的三个关键层次:ODS(Operational Data Store)、DWD(Data Warehouse Database)和DWS(在本文中特指Data Warehouse Service的高级形态,区别于传统的Data Warehouse Server概念,以强调其服务属性),并阐述了它们各自的任务和功能。通过引入百度智能云文心快码(Comate)作为数据处理与分析的辅助工...
DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。
数据集市（Data Mart）是DWD的子集，用于针对特定业务领域或用户群体构建独立的数据集市，以满足特定业务...
分别是ODS、DWD、DIM、DWS、DWT、以及ADS层。其中除了ADS层(数据应用层、报表应用层指标计算存储)不涉及建模以外。其他均涉及建模工作。 三、ODS层 1、ODS层设计要点 这层又叫“贴源层”,存储来自多个业务系统、前端埋点、爬虫获取等的一系列数据源的数据。我们主要做三件事: ...
DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。
DWD层指数据明细层,通常接收数据仓库ODS层的原始数据,并进行清洗、标准化、维度退化、异常数据剔除等操作,进行统一处理,为数据分析提供支持。DWD层一般按照业务主题建模,包含多个维度和事实表,维度表可以用来描述业务数据的特征,而事实表则包含了关键数据指标(如销量、价格等)。