数据仓库的DWS层(Data Warehouse Service Layer)是数据仓库架构中的一层,它是在DWD层的基础上进一步处理数据,提供更加灵活、高效、可扩展的数据查询和分析服务。 DWS层的主要任务是对DWD层的数据进行加工、聚合、计算和汇总,以满足各种业务需求和分析场景。在DWS层,数据模型以业务应用为中心,根据业务流程和业务需求进行...
数据明细层:DWD(Data Warehouse Detail) 数据中间层:DWM(Data WareHouse Middle) 数据服务层:DWS(Data WareHouse Servce) 1.2.1 DWD明细层? 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...
明细数据层（DWD，Data Warehouse Detail）：以业务过程作为建模驱动，基于每个具体的业务过程特点，构建最细粒度的明细事实表。可将某些重要属性字段做适当冗余，也即宽表化处理。汇总数据层（DWS，Data Warehouse Summary）：以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标表。以...
Data warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较...
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。 为了提高数据明细层的易用性,该层通常会才采用一些维度退化方法,将维度退化至事实表中,减少事实表和维表的关联。
DM(Data Mart) 数据集市,为了特定的应用目的或应用范围,而从数据仓库中独立出来的一部分数据,也可称为部门数据或主题数据。面向应用。 数据仓库 数据仓库(Data Warehouse) 简称DW,顾名思义,数据仓库是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供...
公共维度模型层CDM(Common Data Model)或者 企业级数据仓库EDW (Enterprise Data Warehouse) 公共维度模型层主要用于存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据,其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成;公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。本层采用维度模型作为建模方法的理论基础,更...
简介:本文详细介绍了数据仓库中的ODS(Operational Data Store)、DW(Data Warehouse)和DM(Data Mining/Data Mart)三个重要概念的定义、特点、区别及联系,并引入了百度智能云文心快码(Comate)作为数据处理和分析的辅助工具,助力企业高效构建和管理数据仓库。
DW(Data Warehouse)是数据仓库,它是一个独立于操作型系统的数据存储层。DW的主要目的是为了支持企业的数据分析,它包含了企业的历史数据和汇总数据,这些数据通常是以星型模型或雪花模型的方式组织起来的。在DW中,数据会被清洗、转换、加载和汇总,以保证数据的完整性和一致性,同时也会提高数据的可访问性和可分析性。
数据集成层(Data Integration Layer):数据集成层也称为ETL(Extract, Transform, Load)层,负责将原始数据进行清洗、转换和整合,以满足后续分析的需求。这一层的主要任务是将来自不同来源的数据统一到一个一致的数据模型中。 数据仓库层(Data Warehouse Layer):数据仓库层包括以下子层: ...