简单来说,数据分层是将现实世界中收集到的有效信息,按照其特点和用途进行分类和组织,从而更加合理地表现数据的价值。数据分层解决了数据管理中的各种挑战和问题,并满足了以下几个方面的需求: 数据量和质量——提高数据管理效率和准确性 随着企业数据不断增长,数据量庞大且多样化,数据质量也面临挑战。 数据分层可以对不...
二、 通用的数据分层设计 为了满足前面提到数据分层带来的好处,我们将数据模型分为三层:数据运营层( ODS )、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP)。如下图所示。简单来讲,我们可以理解为:ODS层存放的是接入的原始数据,DW层是存放我们要重点设计的数据仓库中间层数据,APP是面向业务定制的应用数据。下面详细介绍这三层的...
而原始数据位于数仓的最底层,离应用层数据还有多层的数据加工,所以加工应用层数据的过程中就会把原始数据的变更消除掉,保持应用层的稳定性。 二、数仓分几层最好? 目前市场上主流的分层方式眼花缭乱,不过看事情不能只看表面,还要看到内在的规律,不能为了分层而分层,分层是以解决当前业务快速的数据支撑为目的,为未来...
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。
数仓分层中每个层的作用是什么? …... 在实际的工作中,我们都希望自己的数据能够有顺序地流转,设计者和使用者能够清晰地知道数据的整个声明周期,比如下面左图。 但是,实际情况下,我们所面临的数据状况很有可能是复杂性高、且层级混乱的,我们可能会做出一套表依赖结构混乱,且出现循环依赖的数据体系,比如下面的右图...
简单来说,数据分层是把现实世界中收集到的有效信息用更加合理的方式表现出来,从而可以更快速的去解决问题。 一、数据分层的意义 还记得上篇文章中,我们如何定义数据的吗? 数据:是通过观测得到的数字性的特征或信息。 所以,数据只是我们对客观世界的记录,而数据建模是我们对数据的抽象,为什么要对数据进行抽象呢?
一、为什么要做数仓分层? “为什么要设计数仓分层?”——这问题应该是做数据仓库搭建的同学在设计分层时首先会形成的疑惑。作为一名数据的规划者,我们肯定希望日后所用的数据能够有秩序地流转,数据的整个生命周期能够清晰明确被设计者和使用者所感知。 而做好数仓分层的意义在于: ...
目前主流的数据仓库分层,也叫数仓分层,大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构的数仓分层设计。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。 下面是架构图: 数…
在数据仓库中,通常采用以下五层数据分层: 原始数据层(RAW DATA):原始数据层是数据仓库的基础,它是指从各种源头获取的原始数据。这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的,它们需要经过ETL过程进行抽取、转换和加载。 抽取层(Extract):抽取层是指从各种数据源中抽取数据,并将其转换为统一的数据格式。这一...