数据挖掘:在 DM 层中进行数据挖掘和分析,发现数据中的规律和趋势。 数据可视化:将 DM 层中的数据进行可视化处理,以便于决策者进行决策。 总结 优雅地设计数据分层 ODS DW DM层级是构建高效、高质量的数据仓库的关键之一。在设计过程中,我们需要关注数据的实时性、一致性、冗余、清洗、转换、整合、汇总和分析等方面...
数据仓库层(DW),是数据仓库的主体.在这里,从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。 细分: 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 S...
数据整合:将 ODS 层中的数据进行整合,将分散的数据整合为完整的数据。 三、汇总数据层(DM) 汇总数据层是数据仓库的第三层,它从 DW 层中抽取数据,并进行汇总和分析。DM 层中的数据通常是按照分析需求进行汇总的数据,例如按照地区、时间等维度进行汇总。在 DM 层中,我们需要重点关注以下几个方面: 数据汇总:按照...
(1) 功能不同:ODS主要存储日常操作数据,DW主要存储集成数据,DM主要存储分析数据。 (2) 建设目的不同:ODS主要满足业务系统的高并发、高可用需求;DW主要满足企业管理者的决策分析需求;DM主要满足企业数据挖掘和商业智能应用需求。 (3) 数据处理方式不同:ODS主要进行实时数据处理;DW主要进行周期性数据处理;DM主要进行批...
1.2 数据仓库层DW? 数据仓库层(DW),是数据仓库的主体.在这里,从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。 细分: 数据明细层:DWD(Data Warehouse Detail) 数据中间层:DWM(Data WareHouse Middle) 数据服务层...
数据仓库层(DW),是数据仓库的主体.在这里,从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。 细分: 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) ...
ODS、DW、DM之间的联系区别 (一)三者对比 (二)ODS、DW、DM协作层次图 通过一个例题介绍: ODS到DW的集成示例: (三)数据体系中的各个表的依赖就像是电线的流向一样,我们都希望它是规整、流向清晰、便于管理的,如下图。 但是,最终的结果大多却是依赖复杂、层级混乱,想梳理清楚一张表的生成途径会比较困难,如下...
1.2 数据仓库层DW? 数据仓库层(DW),是数据仓库的主体.在这里,从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型。这一层和维度建模会有比较深的联系。 细分: 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) ...
DW的数据也是只允许增加不允许删除和修改,数据仓库主要是提供查询服务,删除和修改在分布式系统. 三、数据集市 数据集市(Data Mart)简称DM,是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(subjectarea)。在数据仓库的实施过程中往往可以从一个部门的数据集市着手,以后...
DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表。 2.数据仓库的ODS、DW和DM概念 ods、dw、dm区分 3.ODS、DW、DM协作...