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导语本文讲述了金融数据仓库从无到有的整体设计思路，以及对数据建模、质量控制、元数据管理及开发规范各方面的经验思考，希望对大家在数仓建设工作方面有所帮助。背景自2018年以来，随着业务体系的不断丰富与发展，数据分析与应用需求越来越丰富，对金融数据仓库建设的要求也越来越迫切。金融数据仓库建设需要解决的问题，主要包括如下几点：1、数据存储和组织不成体系，数据集成的开发、维
数据分析领域有一句经典名言“垃圾进，垃圾出”，以此来警醒业务和技术部门重视数据质量，进而强化数据治理。当前涉及大型数据集（数据仓库）的主流BI服务，虽然在前端仪表盘制作前就会对后台数据服务进行梳理，并设法构建数据处理的底层公共库，但仍然存在一下常见问题： 1.中间数据的计算结果没有共享，无法实现字段结果的复用 2.对多个数据源的数据进行整合的能力不足 3. 基层数据清洗必须建立在对业务逻
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2023-09-21 13:25:21
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数仓发展历程
原创
2022-08-14 00:37:50
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一、数据仓库 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反
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2023-09-24 08:37:49
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分布式数据库是相对于集中式数据而言的，具备分布式数据管理能力的一种新型数据库软件产品。是面对高性能、大数据量业务系统，特别是无法进行大规模重构的业务系统，实现分布式能力引入的一种有效解决方案。分布式数据库具备数据分片管理、分布式事务、读写分离等关键分布式能力，能够为应用提供类似与集中数据库的使用方式，可以降低应用实施分布式改造的复杂度。近年来，各国产厂商都在积极推进分布式数据库产品的研发，技术已经
# 金融数据仓库架构的构建指南
构建一个有效的金融数据仓库架构对于数据分析和决策支持至关重要。本文将详细阐述这个过程的步骤，并为你提供实现所需的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，让我们简要概述构建金融数据仓库架构的必要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------|--------
大数据将近30年的发展历史，经历几多阶段。1 启蒙阶段：数据仓库的出现20世纪90年代，商业智能（也就是我们熟悉的BI系统）诞生，它将企业已有的业务数据转化成为知识，帮助老板们进行经营决策。比如零售场景中：需要分析商品的销售数据和库存信息，以便制定合理的采购计划。 显然，商业智能离不开数据分析，它需要聚合多个业务系统的数据（比如交易系统、仓储系统），再进行大数据量的范围查询。而传统数据库都是面向
作者 | James Kobielus AI 前线导读：时过境迁，曾经如日中天的数据仓库现在怎么样了？是大势不减还是已经奄奄一息、苟延残喘？如果你对这个问题感到困惑，那也是情有可原的。一方面，数据仓库的发展势头强劲。作为一个行业的长期观察者，我目睹了这个行业不断涌现的创新活动。 这种趋势是从 10 年前“Applicance Form Factor”成为数据仓库主流开始。几年前，随着市场
# 消费金融数据仓库模型
在现代金融行业中，消费金融逐渐成为一个极为重要的领域。为了更好地分析、优化和管理消费金融业务，数据仓库模型的使用变得不可或缺。本文将介绍消费金融数据仓库模型的基本概念，并通过代码示例和图表来展示如何实现这一模型。
## 什么是数据仓库模型？
数据仓库模型是一种用于存储和管理组织大量历史数据的系统，目的是通过数据分析来支持决策。数据仓库通常由多个数据源的数据构成，经过
数据仓库是企业中用于存储、整合和分析数据的关键组件。第一代数据仓库的优点和缺点。结构化和规范化：第一代数据仓库采用分层架构，将数据按照一定的规则和结构进行组织，使数据具有一定的结构性和规范性。这有助于提高数据的可管理性和可维护性。易于控制和管理：通过分层架构，数据仓库可以更好地进...
数据仓库是企业中用于存储、整合和分析数据的关键组件。随着时间的推移，数据仓库经历了三代演化：从需求驱动到平台化、从平台化到智能（AI）化
数据仓库解决方案诞生至今，也有2、30年的发展历史了，在这个过程中，数仓理论
原创
2023-06-12 10:05:19
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# 金融数据仓库模型框架
在当今快速发展的金融行业中，数据的管理和分析变得越来越重要。金融数据仓库模型框架是实现数据集中管理、处理和分析的基础。本文将介绍这一框架的核心概念，通过代码示例深入理解，并提供类图与状态图进行可视化展示。
## 什么是金融数据仓库？
金融数据仓库是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，用于支持分析和决策。它通过整合来自不同来源的金融数据，为决策者提供准确的信息
一、数据库系统概述数据库的四个基本概念：数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统： 1、数据：描述事物的符号记录称为数据。 （1
银行是国内最重要和最具活力的行业之一，为国家经济建设作出了巨大贡献。实现长期可持续发展，银行业正努力将自己建成全功能的国际化银行，其竞争的重要标志体现在银行电子化水平.银行市场运作、金融创新、客户服务、量化管理的技术基础，已经直接参与到越来越激烈的银行业市场竞争中。为此，银行电子信息化系统的安全稳定运行已成为银行在市场竞争中的生存基础，其抵抗风险的能力将成为衡量银行竞争力的重要因素之一。问题与挑战
数据仓库的概念诞生最早可追溯到上世纪70年代，回顾早期的企业环境，企业的生产与服务是一个很长周期，导致业务数据呈现一种粗粒度模式。随着互联网的快速渗透，从早期的pc到现在的移动互联网，业务的需求与服务周期逐渐变短，业务数据量级，与数据类型的多样化暴增，对应着的技术、架构、理论也显出快速发展。从最开始的数据仓库到现在的大数据，中间经历过太多的技术、架构模式的演进与变革，从最初的数据仓库到海量数据，从
数据仓库的定义数据仓库(Data Warehouse，DW)是一种面向商务智能 (BI) 活动（尤其是分析）的数据管理系统，它仅适用于查询和分析，通常涉及大量的历史数据。在实际应用中，数据仓库中的数据一般来自应用日志文件和事务应用等广泛来源。数据仓库能够集中、整合多个来源的大量数据（结构化，半结构化，非结构化）到一个综合数据库中，既数据仓库。借助数据仓库的分析功能，企业可从数据中获得宝贵的业务洞察
原创
2023-08-18 17:44:46
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数据仓库到底是什么？ 一、逻辑层次和概念层次，数据库和数据仓库在一定程度上具有相通性，都是通过数据库软件去管理数据，但是数据库更关注业务交易处理过程中数据的存储~数据仓库的着重点1、对于业务的存储数据进行分析。数据库通常追求业务交易的数据，交易数据的完整性，数据的一致性，在遵从三大范式的情况下，减少数据的冗余性，使得在数据存储性能上实现最优解。2、数据分析的效率、复杂语句查询的速度，数据之间的相
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2023-10-06 13:35:29
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-系列目录-大数据（一）背景和概念大数据（二）大数据架构发展史大数据（三）大数据技术栈发展史1.背景随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，传统数仓经历了以下发展过程：传统数仓架构 -> 离线大数据架构 -> Lambda架构 -> Kappa架构 -> 新一代实时数仓。（大部分网上文章最后一个时代竟然写的是Unifield混合架
云数据仓库让企业梦想成长，希望可以仿效网络规模的成功，但是他们的野心超越了现实，因为他们想要管理不同的环境。很多企业的IT团队计划通过公共云中的数据存储库来改善业务。向前发展的IT商店以及推动廉价存储的供应商在下一轮商业智能中看到了巨大的潜力，它将使用一系列基于云计算的服务来利用不断增长的结构化和非结构化数据的缓存。尽管如此，这种模式的最大收益仍然在很大程度上是假设性的，因为大多数企业在架构和文化
