数据仓库的建设是不同于面向业务的操作型数据库，它的核心更应该是业务知识。单纯的理论是无聊的，那么我们从一个实例来，那么就已我手边正在放lpl直播的虎牙直播为例。...假设我们已经有了基础数据，要开始建设一个数据仓库了，开发工具使用的是hive。 1.首先我们应该确认数据仓库的主题，模型的建立均要以建立好的主题为准，而不是力图建设一个适合于所有主题的模型。...4.在拥有这些表之后，数据仓库也就有了雏形，我们只需要建立一张事实表，去把维度和指标联系起来，这张可以做成一张大宽表，尽可能记录一个观众的观看情况。...上面所述的便是数据仓库的建立的大概思路，细节在开发过程中，需要不断的完善。下面大概聊聊对于数据仓库质量管理的一些理解。...在建立数据仓库的过程中，要注意统一格式，比如日期，需要在刚开始开发的时候，就要确定好选用‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss,0’呢，还是其他的格式。
在本文中，我们将通过概述数据仓库设计和数据仓库开发步骤的两种基本方法来深入探讨数据仓库实现的细节。 什么是数据仓库以及为什么要构建数据仓库？...数据仓库架构的3个核心组件 当创建未来数据仓库的架构时，必须考虑多种因素，例如有多少数据源将连接到数据仓库、每个数据源中的信息量及其性质和复杂性、分析目标、现有技术环境等。...使用Itransition构建高性能数据仓库 构建数据仓库的方法 用于构建数据仓库的两种基本设计方法是Inmon（自上而下）和Kimball（自下而上）方法。...构建数据仓库的分步指南 通常的做法是通过全面的准备情况评估来启动数据仓库计划。...随着时间的推移，必须测量数据仓库性能指标和用户满意度评分，因为它将帮助您确保数据仓库的长期健康和增长。 需要可靠的技术合作伙伴来实现您的数据仓库项目吗？
正所谓“巧妇难为无米之炊”，AI需要数据输入，Data则是重中之重，这也是我们定义建设DataOps的初衷。下文将主要介绍大数据运维在建设DataOps数据仓库和ETL工程的思路。...有同学一定会疑惑， 下面的ETL过程来排查问题，必须要求数据仓库里必须有全量的数据啊，我们该如何来建设这个全量的数据呢？...运维数据类型 在数据仓库的建设中，要充分认识我们有哪些数据类型；知己知彼，方能百战不殆。 元数据：元数据是相对静态的数据，一般用于描述对象的若干属性。...理解这2种基本的数据类型，对于我们建设数据仓库是有帮助的, 在建设这两类数据时，应充分考虑两者的特性： 元数据对准确度有非常高的要求，需要做准确度的强保障；而存储的数据量又是比较小的； 运行时数据对准确度要求相对较低...5.小结 数据仓库已经有一套成熟的技术和理论了，如何将运维与数据仓库建设结合好，打造出适合DataOps的数据仓库，实际上是一个旧瓶装新酒的问题。
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。...虽然数据仓库的学术定义有很多版本，而且我们的系统也没有涉及到多部门的数据整合，但是符合上述两个特点的，应该可以归结到数据仓库的范畴了，所以请允许笔者将本文命名为“数据仓库的建设”。...下图所示，为现阶段我们的数据仓库建设方案。...数据建模 根据数据分析的需求抽象出合适的数据模型，是数据仓库建设的一个重要环节。所谓数据模型，就是抽象出来的一组实体以及实体之间的关系，而数据建模，便是为了表达实际的业务特性与关系所进行的抽象。...以上便是现阶段我们的数据仓库发展与建设方法，虽然比较简单，但是目前基本能满足需求。随着数据规模的增长和业务的复杂化，未来还有很多路要走：如何合理的建模？如何有效的利用数据？如何提高数据分析效率？
导读：本案例描述的数据仓库建设问题和解决经验，在企业数仓初期建设时多少都会遇到，对制定数仓初期建设方案有一定的参考意义，推荐收藏。...需要建设新一代数据管理平台来解决数据利用率效率跟不上，以及不能支撑业务发展的问题。以此建设背景，建设新一代数据管理平台需要能够支持数据汇集、数据分析、数据应用、数据计算、数据管理、数据资源管理。...04 基础平台建设 1、数据集成 要提高数据使用效率，打破数据库之间的物理隔阂，需要先将数据汇聚到数据仓库中，数据同步分为实时和非实时，采用的技术也不同。目前先从ODS中同步到hive。...数据仓库分层示意图 3、元数据管理 通过Atlas来管理Hive中的元数据，形成元数据目录，以此设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的...1、数据仓库层次结构规范 可分为基本分层结构规范、各层物理表命名规范、数据库对象命名规范等。
建设数仓 什么是数仓，为什么建设数仓，怎么建设数仓？（我是谁，我从哪里来，我到哪里去） Inmon将数据仓库定义为：在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。...前期应怎么处理，以及后期如何进行低成本剥离 模型建设 数据仓库，是一个工程性的建设，而非独立的模块开发。从大局出发，看待数仓建设，要考虑与源数据的交互，质量的监控，如何对外提供数据服务等。...解决业务的变动和数据仓库的灵活性。通过数据模型的建设，能够很好的分离出底层技术的实现和上层业务的展现。...当上层业务发生变化时，通过数据模型，底层的技术实现可以非常轻松的完成业务的变动，从而达到整个数据仓库系统的灵活性。 帮助数据仓库系统本身的建设。...通过数据仓库的模型建设，开发人员和业务人员能够很容易的达成系统建设范围的界定，以及长期目标的规划，从而能够使整个项目组明确当前的任务，加快整个系统建设的速度 怎么建设模型 怎么建设，可能是大家最关心的一点
关于主题： 数据仓库中的数据是面向主题组织的，主题是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。...如财务分析就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就为“财务分析”。 关于主题域： 主题域通常是联系较为紧密的数据主题的集合。...关于主题域的划分： 主题域的确定必须由最终用户和数据仓库的设计人员共同完成的， 而在划分主题域时，大家的切入点不同可能会造成一些争论、重构等的现象，考虑的点可能会是下方的某些方面： 1、按照业务或业务过程划分...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。...逻辑数据模型LDM是数据仓库的数据建设阶段为解决业务需求而定义的数据仓库模型解决方案，它是指导数据仓库进行数据存放、数据组织、以及如何支持应用的蓝图，定义需要追踪和管理的各种重要实体、属性、关系。
中间层团队应该积极了解应用层数据的建设需求，将公用的数据沉淀到公共层，为其他团队提供数据服务。 应用层团队也需要积极配合中间层团队进行数据公共层建设的改造和迁移。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。...图中显示的整个数据仓库环境包括操作型系统和数据仓库系统两大部分。ETL过程分成了抽取和转换装载两个部分。...企业级数据仓库：是该架构中的核心组件。正如Inmon数据仓库所定义的，企业级数据仓库是一个细节数据的集成资源库。其中的数据以最低粒度级别被捕获，存储在满足三范式设计的关系数据库中。...4.Kimball数据仓库架构 Kimball与Inmon两种架构的主要区别在于核心数据仓库的设计和建立。...Kimball的数据仓库包含高粒度的企业数据，使用多维模型设计，这也意味着数据仓库由星型模式的维度表和事实表构成。分析系统或报表工具可以直接访问多维数据仓库里的数据。
5、按功能或应用划分 比如微信中的朋友圈数据域、群聊数据域等，而朋友圈数据域可能就会有用户动态信息主题、广告主题等；比如说社交软件中就会有聊天、朋友圈、群聊、发送文件等功能模块，聊天模块会涉及到数据仓库中的用户主题...在建设过程中可采用迭代方式，不纠结于一次完成所有主题的抽象，可先从明确定义的主题开始，后续逐步归纳总结成自身行业的标准模型。
数据仓库的建设需要大量的业务数据作为积累，并将这些宝贵的历史信息经过加工、整理，最后提供给决策分析人员，这是数据仓库建设的根本目的。...设计方法如下图： 2.3.数据仓库架构选型 数据仓库架构的选取，与其所处的企业环境和业务的发展有着密切的关系：Inmon提倡的数据仓库建设方法，需要数据仓库建设人员自顶向下进行建设，数据仓库开发人员需要在数据仓库建设之前对企业各业务线进行深入的调研...以自上而下的方式建设数据仓库。所以在初期数据仓库建设的过程中基本采用了Inmon提倡的数据仓库建设方法，采用了DataSource-->ODS→EDW→DM-->APP的结构。...3.2.为什么需要数据模型 在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。...通过对数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。
作为最传统的数据应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。...一、数据仓库建设 数据仓库(DW)的建设方式有很多种，企业可以根据自身需求进行选择。下图简单罗列了主要的DW建设方案并做出扩展对比。...1.1 建设方案 [1567044454756022825.jpeg] 1）商业方案 商业方案，是最为传统的一种，也是过去20~30年的主流方式。企业外购数仓，包括软、硬件一体交付。...4）DW云 企业直接选用数据仓库的云服务，而不再独立建设。下文将针对这种情况，重点说明。 1.2 方案对比 针对上述4种方案，从成本、运维、交付、扩展、性能等多角度进行对比。...交付速度：方案的整体交付速度，包括基础设施的购买、建设。 扩展性：包括数仓的容量扩展和性能扩展能力的综合。 性能表现：数仓的整体性能表现。
进入主页，点击右上角“设为星标” 比别人更快接收好文章 ---- 数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，而数据治理的范围非常广，包含数据本⾝的管理、数据安全...所以如何保障数据质量，确保数据可用性是数据仓库建设中不容忽视的环节。...在系统建设的各个阶段都应该根据标准进行数据质量检测和规范，及时进行治理，避免事后的清洗工作。 1....分析数据链路： 数据是从业务系统中产生的，经过同步工具进入数据仓库系统中，在数据仓库中进行一般意义上的清洗、加工、整合、算法、模型等一系列运算后，再通过同步工具输出到数据产品中进行消费。...2) 离线系统数据校验 数据从在线业务系统到数据仓库再到数据产品的过程中，需要在数据仓库这一层完成数据的清洗、加工。正是有了数据的加工，才有了数据仓库模型和数据仓库代码的建设。
--《数据仓库工具箱》 二、什么是一致性维度？...维度的一致性是数据一致性的重中之重，总线矩阵是一致性维度建设的重要文件。从讨论总线矩阵的那刻开始，数仓数据一致性问题就解决了一半。 总线矩阵中的度量通常是原子指标，指业务过程中最基本的原子指标。
数据仓库是数据化运营和数字化转型的底层基础设施，数据仓库不完善或者建设质量差，再好的上层建筑（数据应用产品或工具）也很难牢固地生存下去。在数据仓库建设时，绕不开开地话题就是数仓分层。...二、数据仓库的分层方法 ODS层：贴源数据层，一般是从各种业务系统、日志数据库将数据汇集到数据仓库中，作为原始数据存储和备份，一是数据仓库建设不会直接查业务的关系型数据库，而是通过数据同步的方式，将业务从库数据同步到...三、数据仓库分层管理规范 数据仓库分层管理中，通过不同层级的数据使用情况指标的构建，对数仓建设完善度和复用度进行指标化管理。...例如当管理者问数仓负责人，你们天天搞数仓建设，现在到底建设到什么程度了呢?有了完善度评价标准，可以量化数仓建设成熟度。 通过数据血缘及查询日志，可以对数据加工任务以及Adhoc查询进行统计分析。...四、小结 数据仓库建设以及分层管理，回归到最初的目的，就是降本提效，通过各种规范、手段、流程，来保障数据输出效率最高，可以快速响应业务发展的数据需求，用数据来驱动决策或赋能业务。
技术架构 随着美团点评整体的系统架构调整，我们在分层次建设数据仓库的过程中，不断优化并调整我们的层次结构，下图展示了技术架构的变迁。 ? 我们把它们简称为三代数仓模型层次。...我们开始了第二代数仓模型层次的建设，由建设数据集市的形式转变成了直接建设酒旅数据仓库，成为了酒旅自身业务系统数据的唯一加工者。...由于系统调整初期给我们带来的重构、修改以及新增等数据处理工作非常大，我们采用了比较短平快的Kimball所提的维度建模的方式建设了酒旅数据仓库。...于是我们在ODS与多维明细层中间加入了数据整合层，参照Bill Inmon所提出的企业信息工厂建设的模式，基本按照三范式的原则来进行数据整合，由业务驱动调整成了由技术驱动的方式来建设数据仓库基础层。...但我们所处的O2O行业本身就没有可借鉴的成熟的数据仓库主题以及模型，所以，我们在摸索建设两年的时间里，我们目前总结了下面比较适合我们现状的七大主题（后续可能还会新增）： ?
二、携程机票数据仓库技术栈 携程机票部门的数据仓库建设主要基于公司公共部门的大数据基础环境及数据调度平台，辅以部分自运维的开源存储引擎和基于开源组件二次开发的数据同步工具和运维工具。...在2014年，公司公共部门hadoop集群部署上线，并且引入了zeus调度平台及DataX同步工具，各个BU的数据仓库开始逐步转为基于Hive建设。...三、数据仓库建设时涉及的共性问题 从团队职能上来讲，数据仓库团队需要负责从生产环境同步数据，在内部完成各层级的扭转计算，参与所有数仓流程及报表的运维，并基于数仓公共数据层和应用数据层数据开发相关应用...携程机票数据仓库团队也正朝着建设全面、规范、易用、高效、精准的数仓路上探索前行，当前在数据同步、数仓数据扭转以及出仓应用方面的实践方案还在随着需求的变化而迭代。...致谢 数据仓库建设离不开各兄弟团队的大力支持和配合，感谢机票大数据基础架构团队和公司DP团队在机票数仓实践过程中提供的平台、工具、运维、接口方面的支持。
这篇文章主要针对数仓设计来谈谈我的看法，因为不同的规模的公司对数仓建设的目的有差异，这里从架构师角度仅讨论中大型企业的数仓架构建设。本文主要以一问一答式来展开讨论。 1.一般用数仓来做什么？...B.dw层，这一层建设很有讲究，一般大的公司有公共IT部门，该部门会构建统一数仓，如主数据，如统一交易表，统一埋点 或者 标准维度表等。
本文的主要目的之一，就是希望读者能够通过对本文的阅读，同时，结合自己对数据仓库建设的经验，在建设数据仓库的时候能够总结出一套适合自己的建模方法，能够更好的帮助客户去发挥数据仓库的作用。...为什么需要数据模型 在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。...通过数据仓库建设的发展阶段，我们能够看出，数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此，数据模型的建设，对于我们数据仓库的建设，有着决定性的意义。...通过数据仓库的模型建设，开发人员和业务人员能够很容易的达成系统建设范围的界定，以及长期目标的规划，从而能够使整个项目组明确当前的任务，加快整个系统建设的速度。...如何建设数据模型 建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。
1.4 典型的数据仓库建模方法论 1.4.1 ER 模型 采用ER模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务...二、阿里巴巴数据整合及管理体系 面对爆炸式增长的数据，如何建设高效的数据模型和体系，对这些 数据进行有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不一致性，保证数据的规范性，一直是大数据系统建设不断追求的方向...2.1.1 定位及价值 建设统一的、规范化的数据接入层（ ODS ）和数据中间层（ DWD 和 DWS ），通过数据服务和数据产品，完成服务于阿里巴巴的大数据系统建设，即数据公共层建设。...2.4.2 OneData实施过程 指导方针 首先，在建设大数据数据仓库时，要进行充分的业务调研和需求分析。这是数据仓库建设的基石，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功。...业务调研是否充分，将会直接决定数据仓库建设是否成功。
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