近年来，随着智能电子产品的不断发展和普及，产品更新换代的速度越来越快，而且客户订单数量少，品种多，订单交货期短，导致库存的压力越来越大，进一步降低了电子企业的利润收益。为了对库存进行精细化管理，电子企业开始引入WMS仓储管理系统解决方案，借助仓储条码管理系统，解决现有库存问题，确保库存准确、不积压，提升库存周转率。电子企业库存管理痛点1、电子产品材料型号规格多，难区分、不易找，以致不少产品堆积在角
数据仓库解决什么问题 文章目录数据仓库解决什么问题前言问题操作型数据库和信息型数据库数据仓库的作用数据仓库的用户小结公众号参考 前言在准备学习一项新的技术时，我觉得首先应该先整理清楚：这项技术是干什么用的？解决什么问题？在什么场景下去使用？给谁用的？为什么要用它？其核心其实都是一个问题，这项技术或者产品它的定位是什么？做数据仓库这块也有一两年了，回想起来，刚开始确实想法也是挺简单的：工作要用，学起
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2023-08-07 17:35:12
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简介业务环境是在快速变化的，而业务数据的类型也是如此。一个成功的数据仓库解决方案的基础就是灵活的设计，这种设计可以适应不断变化的业务数据。数据仓库的架构和仓库数据的建模是仓库设计中的核心过程。数据仓库的架构当使用数据模型捕获业务需求时，您就已经完成了数据仓库设计中的部分工作。然而，正式的数据仓库设计应该从数据仓库的架构开始。仓库架构是基于一些因素所做的关键决策，这些因素包括当前基础设施、业务环境、
最近有朋友在问，数据仓库开发的难点有哪些？
做了几年的数据仓库，谈数据仓库数据库厂商越来越多，NCR/DWA等，都能解决这些问题。我觉得数据仓库最难的是了解业务及对业务的敏感性，怎么让你的项目产生价值，我觉得你既然选择了数据仓库，你就不能把你当成一个100%技术人员，你应该是个2分开的人，或技术更少，数据仓库的应用和推广才是数据仓库的价值所在。
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精选
2008-04-21 21:55:00
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最近有朋友在问，数据仓库开发的难点有哪些？做了几年的数据仓库，谈数据仓库技术难点，我个人觉得没有，什么大数据量查询及处理，数据仓库ETL过程，这些都不是难点，问题是有没有想到的问题，就拿大数据量处理来说，现在的分布式数据库厂商越来越多，NCR/DWA等
原创
2021-08-07 15:13:41
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数据仓库的数据来自于多个数据源，所以数据的一致性很难得到保证，既然没有绝对的准确，那么就需要制定一个标准 字串1一、 数据质量和清洗
字串4
ETL是数据仓库的最重要的基础，良好的ETL从业务系统中抽取数据，转换数据质量，保证数据一致性，这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起，最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。
字串6
数据
在进行数据分析的时候，我们总会遇到一些名词，比如数据仓库。数据仓库是数据分析中一个比较重要的东西，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。下面就说一下数据分析中的数据仓库。 对数据分析的理解大家应该都是比较熟悉的，数据分析的流程有很多，首先需要进行对业务的理解，然后就是对数据的理解，挖掘数
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2024-01-04 05:53:04
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数据仓库建设流程及概念（学习记录）该文章为自己学习整理总结内容有不正之处请谅解 文章目录数据仓库建设流程及概念（学习记录）第一章：数据仓库概述1.1 数据仓库概念1.2 数据仓库核心架构1.2.1 框架架构明细第2章 数据仓库建模概述2.1 数据仓库建模的意义2.2 数据仓库建模方法论2.2.1 ER模型2.2.2 维度模型第3章 维度建模理论之事实表3.1 事实表概述3.1.1 事实表特点3.1
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2023-09-28 22:46:49
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# 数据仓库建设的难点和技术路线
数据仓库是一个组织中非常重要的组成部分，它允许我们在大规模数据中进行有效的存储、管理和分析，但构建数据仓库并不是一件轻而易举的事情。本文将探讨数据仓库建设中遇到的难点以及相应的技术路线，并通过代码示例帮助大家更好地理解相关概念。
## 数据仓库建设的难点
在构建数据仓库时，我们通常会遇到以下几个主要难点：
1. **数据源的多样性和异构性**：现代企业使用
讲数据仓库涉及到的基本概念。
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2021-07-26 11:19:43
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1.大数据是什么？特点大数据：是一种规模非常大的，在分析、管理、存储和获取等方面都超出了传统的数据库软件所具有的功能处理范围的巨大数据的调集。特征4V：①海量的数据规模（Volume）②数据类型多种多样（Variety）③快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）④巨大的数据价值（Value）2.数据仓库是什么？Datawarehouse数据仓库，英文名称Data Wareho
第2章 大数据平台2.1 大数据平台基础架构大数据基础平台基于烽火自主知识产权FitData产品，FitData主要集成了基础计算资源、网络资源、存储资源，在统一的安全体管理体系下，将这些资源再进行深度加工、处理、关联，形成多种类型的基础服务能力，构建
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2023-06-19 15:31:48
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背景：如何从具体的需求或项目转换为可实施的解决方案，如何进行需求分析、架构设计、详细模型设计等，则是模型实施过程中讨论的内容。业界常用两种数据仓库建设模型思想分为两种kimball和inmon模型。（具体的kimball和inmon 模型思想可以自行百度理解）在我们实践中也经常会用到数据仓库模型层次的划分，和kimball、Inmon的模型 实施理论有一定的相通性，但是不但不涉及具体的模型表达。业
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2024-02-05 08:56:59
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数据仓库究竟是什么？它和事务交易处理系统（OLTP）又有什么区别？初次接触它的朋友往往觉得它很神秘、很复杂，其实不然。今天就和大家来认识一下数据仓库的本质，以及在实施商务智能过程中它的一些设计技巧。 Ralph Kimball，数据仓库（Data Warehouse，DW）领域最权威的专家之一，曾下过这样的结论：BI系统=数据仓库。或许这
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2023-08-18 21:14:06
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声明：1. 本栏是个人总结，如有错漏，请指正2. 数据仓库的构建目前业界只有指导方案，并没有统一的标准，每个公司都可以按照实际情况进行设计3. 本总结参考《阿里巴巴大数据之路》、《数据仓库工具箱》 产生背景你以为我又要从OLTP\OLAP进化史开始巴拉巴拉？不了，浪费时间。数据仓库，其实也就是一群SQL Boy，提数员为了应付业务方各种需求，提前建立的一个集中型的数据集市，减少数据重复开
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2023-07-31 23:05:56
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1. 数据仓库的相关概念OLAP大部分数据库系统的主要任务是执行联机事务处理和查询处理，这种处理被称为OLTP（Online Transaction Processing, OLTP），面向的是顾客，诸如：办事员、DBA等。而数据仓库主要面向知识工人（如经理、主管等）提供数据分析处理，这种处理被称为OLAP（Online Analysis Processing）。OLTP管理的是当前数据，比较琐碎
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2023-10-13 21:46:23
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2022年6月1日记录，这又干了3年的数仓，感慨很多吧，觉得做好确实不容易，技术要精细的话，从底层代码到上层架构都要认真思考。一、数据仓库是什么 引用百度百科：数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报
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2023-07-28 22:37:36
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一、基本概念DW 数据仓库（Data Warehouse）：是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。ODS ODS：是一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，用于支持企业对于即时性的
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2023-08-02 16:30:24
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学习目录一、基本概念二、核心框架三、数仓大数据架构详解（流程） 一、基本概念数据仓库（Data Warehouse）是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，为企业指定决策，帮助企业改进业务流程、提高产品数量一般数仓分为离线数仓（spark）和实时数仓（flink）二、核心框架数据采集数据通过DataX或者sqoop可以将业务数
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2023-09-19 01:06:35
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一、列式数据存储clickhouse的性能之所以彪悍，其列式存储设计是非常重要的原因之一。给大家举一个例子，假如我们现在有一张学生信息表studentidnameage1小红72小明83lucy7如果这张表采用行式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：如果这张表采用列式数据存储，其在磁盘上的结构是下面这样的：对比上面的两张图我们可以看到，采用列式存储的优点。比如：我们查询学生年龄的最大值，列式数
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2024-01-31 01:00:21
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