首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据仓库架构图分析

数据仓库架构图分析是指对数据仓库架构图进行分析,以了解其组成部分、功能、性能和优化的方法。数据仓库是一个集成的、面向主题的、时变的数据集合,用于支持企业决策制定和分析过程。数据仓库架构图是一种图形化的表示方法,用于展示数据仓库的组件、关系和流程。

数据仓库架构图分析的主要步骤包括:

  1. 确定数据仓库的目标和需求。
  2. 确定数据仓库的数据源和数据质量要求。
  3. 确定数据仓库的数据存储和管理策略。
  4. 确定数据仓库的数据处理和转换策略。
  5. 确定数据仓库的数据安全和访问控制策略。
  6. 确定数据仓库的性能和可扩展性要求。
  7. 确定数据仓库的维护和管理策略。

数据仓库架构图分析的主要目的是了解数据仓库的组成部分、功能、性能和优化方法,以便进行优化和改进。数据仓库架构图分析的结果可以用于指导数据仓库的设计和开发,以及对数据仓库的性能和可扩展性进行评估和优化。

推荐的腾讯云相关产品:

这些产品可以帮助企业构建和管理数据仓库,以支持数据分析和决策制定过程。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Kylin 新定位:分析数据仓库

五年来,Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色,帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。 经过五年的发展,如今回头看,我们发现 Kylin 已经不仅仅是一个 OLAP 分析引擎。...从这些用户案例可以看出,社区用户们不仅仅把 Kylin 当作功能单一的引擎使用,而是使用 Kylin 来替换传统分析数据仓库的工作。下面我们就来看一下什么是数据仓库吧。...这些数据在分析过程中是稳定的,不会随意改变。 当你在分析(上滚、下钻等)过程中,Kylin 的数据是稳定一致的,所有层级的汇总结果都严格一致。...从这里可以看出,Kylin 的实现,与数据仓库的关键特性不谋而合。事实上,当初设计 Kylin 的时候,团队也是受了数据仓库概念非常大的影响。 ?...Web 界面,向导式的设计器,自动化的任务生成和数据加载,高性能的查询和存储引擎,完善的 API 接口,完整的用户权限和安全控制等,结合 Hadoop 的分布式存储和计算框架,它已经足以构成一个完整的分析数据仓库方案

83400

BI和数据仓库:企业分析决策真的离不开数据仓库吗?

但数据分析和商业决策发展至今,企业想要实现数据驱动决策,是否还是无法绕过数据仓库?在现代商业环境中重新定义BI和数据仓库,我们又能不能找到合适的替代方案?...数据仓库关注的是解决数据一致性,可信性,集合性.......这些问题,把越来越复杂的业务数据转化成对于业务运营、业务分析来说简单易用的数据形式;数据仓库的终极目标是让数据应用人员(无论是CEO还是普通分析师...1.gif 传统BI项目的构建路径决定了其必须依赖数据仓库才能进行数据分析。...在这个角度上来看,一定程度上可以在没有数据仓库的前提下实现智能数据分析,但是,这仅限于数据量有限的中小型企业,不意味着我们推荐直接拿数据分析平台上的数据存储当做数据仓库来用。...在分析结果得到业务的印证后,再将数据沉淀和复杂分析逻辑逐步固化到数据仓库或数据平台里面实施,此时BI平台仅担负轻量的数据分析与可视化压力。

1.7K30
  • 数据分析师应该了解的数据仓库-数据仓库元数据

    小B是一名数据分析师,他问小A XXX的所有指标给我一下,小A“鄙视的”给了他一个文档。 元数据知道多少 小B作为一名数据分析师,为什么自己没能去找到数据呢? 这就要说下数据仓库的元数据管理。...同样数据仓库也有这样一套“注释”,我们称之为元数据。 数据仓库的元数据是负责记录和管理数据的含义、格式、血缘关系等。 作为数据分析师,做分析之前,你都要先知道自己需要什么数据,去哪找到这些数据。...没错,就是数据仓库的元数据管理系统。所以,理解数据仓库,需要从元数据开始。...血缘关系,数据分析师可以了解模型里面字段的来龙去脉,在出现数据问题时,进行追踪溯源,找出“始作俑者”。 变更记录,数据分析师后续进行大时间范围的分析时,方便确定数据的有效可用范围。...总结 元数据承担着数据治理的重任,完整的元数据管理系统是数据仓库建设成功的根基,也是数据仓库发挥作用大小的决定项之一。 最为数据分析师,使用好元数据,可以快速帮助你更快的构建特征工程。

    73710

    电商网站架构图_电商架构图

    今天说一说电商网站架构图_电商架构图,希望能够帮助大家进步!!! 大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。...因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。...,要全面,大型分布式系统重点考虑非功能需求;(2)描述一个简单的电商需求场景,使大家对下一步的分析设计有个依据。...拆分后的架构图: 参考部署方案2 如上图每个应用单独部署 核心系统和非核心系统组合部署 6.2应用集群部署(分布式,集群,负载均衡) 分布式部署:将业务拆分后的应用单独部署,应用直接通过RPC进行远程通信...集群部署后架构图: 6.3 多级缓存 缓存按照存放的位置一般可分为两类本地缓存和分布式缓存。本案例采用二级缓存的方式,进行缓存的设计。一级缓存为本地缓存,二级缓存为分布式缓存。

    4.6K32

    架构图

    架构图 这是一个很典型的架构描述图,下面我们就以此为例聊聊架构的基础概念。 架构流程示例 假设用户在搜索引擎中搜索“森林里浓雾和阳光”。...架构图 (为了便于对照,再放一张) 用户点击链接后,浏览器首先会去请求 DNS 服务器(图中的【1】),获得网站的 IP 地址,然后通过 IP 请求网站。...架构图 (为了便于对照,再放一张) web server 接下来需要获取相关类似图片信息,使用“图片标题”请求全文搜索服务(图中的【7】)。...最后,发送一个页面访问事件,放入流数据处理系统,事件会进入到云存储系统和数据仓库,用于做商业分析(图中的【9a】【9b】【9c】【10】)。...放入数据仓库进行分析,根据自己的分析模型对数据进行处理。 10. Cloud storage 云存储 云存储太方便了,使用简单、扩展性好、性能强。

    1.7K10

    数据分析师应该了解的数据仓库-数据仓库vs数据库

    数据仓库 数据仓库数据仓库系统的主要应用主要是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。...数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果,取百家之长(各个数据源的数据),成就自己的一方天地(规划各种业务域的模型,指标)。...这时候【数据仓库】来了,我们把各种渠道收集的数据提前做好模型(初级数据汇总)。分各个业务主题,很多个表。比如电池就有一个主题了。...参考书籍《数据仓库工具箱》 后来越来越多的王老师来找小A,包括其他部门的程序小姐姐。...数据仓库不是一个组件(技术),更像是一种方法论。 为什么前两年大数据环境下,数据仓库概念火了。其一,以前做过传统电信行业数据仓库的先行者,没有及时布道(毕竟之前没有微信这种好工具)。

    45010

    如何利用数据仓库进行数据分析

    如何利用数据仓库优化数据分析 首先数据分析又是干什么的呢?...听团队小伙伴说,在数据分析的过程种有大部分的工作都是在处理数据(大部门分我认为是60%工作量),所以为了提高工作效率和质量,借助数据仓库进行数据分析是一个很好的选择。 如何来使用数据仓库呢?...寻找“干净”数据,数据分析要求数据都是“干净的”(可以作为算法特征输入),而数据仓库中的模型一般都符合你的要求。...总结 数据仓库和数据分析都存在的组织架构在很多大团队会有,很多小团队是没有专门的数据分析人员或者数据仓库人员的,二者是合为一体的。...做为一个数据分析猿,你都用哪些数据处理手段,或者对数据仓库需要到怎么的理解程度,可以留言告诉我,一起探讨! 欢迎关注公众号:数据社

    99330

    数据仓库①:数据仓库概述

    因为Hive是一种数据仓库,而数据仓库分析型数据库的关系非常紧密(后文会讲到)。它只提供查询接口,不提供更新接口,这就使得消除冗余的诸多措施不需要被特别严格地执行了。 7....那么为什么不干脆叫"面向分析的存储系统"呢? Bingo!~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。...但由于大多数数据仓库内的表的统计分析还是用SQL,因此很多人把它和关系数据库搞混了。 知道了什么是数据仓库后,再来看看它有哪些特点吧。某种程度上来说,这也是分析型数据库的特点: ? 1....有了这些数据快照以后,用户便可将其汇总,生成各历史阶段的数据分析报告; 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个:各源数据库,ETL,数据仓库,前端应用。如下图所示: ? 1....数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中,曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似,因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程: ?

    2.9K71

    分析数据仓库中读写分离的实现

    一些商用的数据仓库分析系统,例如 Vertica,已经可以做到千亿级数据的秒级导入和秒级查询。 神策数据一直致力于帮助企业搭建数据仓库,实现数据的秒级响应,积累数据资产。...本文主要通过神策数据在技术上的探索与实践,探讨如何利用现有的开源组件实现分析数据仓库当中的读写分离。...为什么要进行读写分离 分析数据仓库一般有如下几个特点: 面临着复杂的多维分析需求,能够进行任意维度的上卷下钻; 存储的数据维度一般较多,所以是宽表,而且一般比较稀疏; 数据量比较大,一次写入,多次查询...针对这样特点,分析性数据库一般选择列存储数据格式,例如 Parquet 等。优点是对于统计分析效率很高,而且对于稀疏的宽表具有很高的存储压缩比。...图3 神策数据技术架构图 综上所述,神策数据为了实现数据驱动,在数据仓库的读写效率方面做了比较深入的探索,也参考了众多优秀的开源项目,做了适配产品的优化,累计十万行代码以上,大数据行业技术才是企业的核心竞争力

    1.4K90

    如何画好架构图

    2、什么是架构图 系统架构图是为了抽象的表示软件系统的整体轮廓和各个组件之间的相互关系和约束边界,以及软件系统的物理部署和软件系统的演进方向的整体视图。 3、架构图的作用 一图胜千言。...架构图就是一个很好的载体。那么,画架构图是为了: 解决沟通障碍 达成共识 减少歧义 ?...怎样的架构图是好的架构图 ---- 上面的分类是前人的经验总结,图也是从网上摘来的,那么这些图画的好不好呢?是不是我们要依葫芦画瓢去画这样一些图?...明确这两点之后,从受众角度来说,一个好的架构图是不需要解释的,它应该是自描述的,并且要具备一致性和足够的准确性,能够与代码相呼应。 画架构图遇到的常见问题 ---- 1、方框代表什么? ?...案例分享 ---- 下面是内部的一个实时数据工具的架构图。作为一个应该自描述的架构图,这里不多做解释了。如果有看不明白的,那肯定是还画的不够好。 ?

    2K31
    领券