# 数据仓库和数据总线：深入理解数据的汇聚与流动
## 引言
在当今的数据驱动时代，数据仓库和数据总线成为了企业信息架构中不可或缺的部分。它们不仅帮助企业整合不同来源的数据，还提升了数据的质量和可访问性。本文将探讨数据仓库和数据总线的概念，并通过代码示例和ER图来说明它们在实际中的应用。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是专门为查询和分析而设计的数据库系统。与常规的操作型数据库不同，数据仓
大神Inmon的《数据仓库》和kimball《数据仓库工具箱》算是两个经典吧，最近出了本很厚的《数据仓库与商业智能宝典》，但也是人家kimball以前经典文章的合集。 关系建模又叫ER建模，是数据仓库之父Inmon推崇的，其从全企业的高度设计一个3NF模型的方法，用实体加关系描述的数据模型描述企业业务架构，在范式理论上符合3NF，其是站在企业角度进行面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务
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2023-10-10 09:16:44
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文章目录数据仓库的概念数据库和数据仓库的区别数据仓库分层 数据仓库的概念数据仓库 （data warehouse ）简称DW、DWH，是一个很大的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策支持的目的而创建。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库的输入方是各种各样的数据源，最终的输出用于企业的数据分析、数据挖掘、数据报表等方向。数据库和数据仓
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2023-09-04 22:03:39
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## 数据仓库与数据总线
数据仓库和数据总线是大数据领域中常用的两个概念，它们在数据管理和数据传输方面发挥着重要作用。数据仓库是用于存储和管理大量数据的存储系统，而数据总线则是用于在不同系统之间传输数据的通道。本文将介绍数据仓库和数据总线的概念，并结合代码示例进行说明。
### 数据仓库
数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析数据的系统。它通常用于存储历史数据、大量数据和多种数据源的数据。数
原创
2024-07-07 04:04:09
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# 实现“总线矩阵 数据仓库”的流程和步骤
## 流程概述
实现“总线矩阵 数据仓库”通常需要经历以下几个步骤：
1. 数据源选择和抽取
2. 数据转换和清洗
3. 数据加载到数据仓库
4. 构建总线矩阵
5. 数据仓库查询和分析
下面将详细介绍每个步骤的具体操作和代码示例。
## 步骤详情
### 1. 数据源选择和抽取
在这一步中，你需要选择数据源并从数据源中抽取需要的数据。常用
原创
2024-03-26 07:19:32
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1：引言 上一篇介绍了数据仓库的定义:面向主题的，集成的，不可修改的，随时间不断变化的用来更好的为企业或组织决策分析的数据集合。 数据仓库是区别于传统操作型数据库的数据集合，主要应用于分析型数据操作，支持企业全局决策分析。但要实现这一应用的目的 单一的数据仓库是无法实现的，需要建立一个数据仓库系统。 基于数据仓库系统，完成数据从操作型数据库等数据源到数据仓库
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2023-05-23 14:03:33
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一、总线概念所谓总线（Bus），是计算机各种功能部件之间传送信息的公共通信干线，它是由导线组成的传输线束。按照计算机所传输的信息种类，计算机的总线可以划分为数据总线、地址总线和控制总线，分别用来传输数据、数据地址和控制信号。总线是连接计算机硬件系统内多种设备的通信线路，它的一个重要特征是总线上的数据由总线上的所有设备共享。我们可以将计算机系统内的多种设备连接到总线上。如果仅仅是某两个设备或设备之间
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2023-08-12 19:49:06
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一、背景前段时间刚好从事相关的工作，趁着有空，将相关搜集的资料整合记录分享一下，欢迎大家补充。二、概念数据仓库（Data Warehouse） 是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。[参考]1. 十问十答，带你了解数据仓库2. 大数据环境下该如何优雅地设计数据分层三、分层架构1.概念（1）数据仓库分层是什么
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2023-09-15 09:52:24
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数据源：数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于关系型数据库RDBMS中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等；目前，我们的数据仓库的数据源主要是内部信息，也就是来源于各个信息系统下的关系型数据库。数据的存储与管理：整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和管理。针对现有
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2023-07-04 14:50:57
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数仓设计指对数据仓库的各项组成进行规划，在正式建设数仓之前形成指导性建设方案。数仓设计主要分为两部分：数据仓库同操作型业务系统的数据接口设计和数仓自身建设设计。本文从多个方面探讨数仓的设计要点，给出需要注意的问题，提供部分实践建议。1. 体系结构体系结构从整体描述数仓，是数仓的数据架构，包括数据导入、ETL、数仓建设、OLAP引擎以及数据的最终使用。上图是一个典型的数仓体系结构。源数据经过ETL，
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2023-10-18 11:16:33
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目录前言维度建模星型模型小结 前言 维度建模是Kimball提出来的经典的数据仓库建模思想。维度建模提倡针对某一主题，通过建设维度和事实来快速建设数据仓库。与维度建模相对应的自然是Inmon的范式建模。在上篇也提到范式建模非常适合应用于中间明细层的建设，那么在DW/DM层为什么选择使用维度建模呢？这是第一个问题。维度建模的核心是总线架构，一致性维度，一致性事实。本篇
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2023-10-29 15:58:53
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大数据之数据仓库分层1. 什么是数据分层？2. 数据分层的好处一种通用的数据分层设计3. 举例4. 各层会用到的计算引擎和存储系统5. 大数据相关基础概念 1. 什么是数据分层？数据分层是一套行之有效的数据组织和管理方法，使得数据体系更有序。2. 数据分层的好处（1）清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便的定位和理解。 （2）减少重复开发 规范数据分层，开发一些
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2023-08-11 21:56:30
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总线架构是数据仓库建设的总体规划，从整体视角描述了解决方案的维度模型，描述了各个子系统的功能以及关系，描述数据从源系统到决策系统的数据流程，提供建立企业数据仓库系统的增量式方法。业务需求回答了要做什么，总线架构就是回答怎么做的问题。 一、整体解决方案架构： 数据仓库的核心功能从源系统抽取数据，通过清
原创
2021-06-07 10:39:20
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维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
原创
2021-08-24 16:03:28
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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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误解一：数据仓库和数据湖二者在架构上只能二选一很多人认为数据仓库和数据湖在架构上只能二选一，其实这种理解是错误的。数据湖和数据仓库并不是对立关系，相反它们的并存可以互补给企业架构带来更多的好处： 数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑， 而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为。 所以在一些场景上二者的并存是可以给企业带来更多效益的。误解二：相对于数据湖，
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2023-08-21 12:44:02
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数据湖数据仓库数据仓库（英语：Data Warehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（Decision Support）。数据仓库的特点是本身不生产数据，也不最终消费数据。每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次。但是最基础的分层思想，理论上分为三个层：操作型数据层（ODS）、数据仓库层(D
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2023-08-25 22:05:12
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BI是Business Intelligence的英文缩写，中文解释为商务智能，用来帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术集合，是从大量的数据中钻取信息与知识的过程。简单讲就是业务、数据、数据价值应用的过程。传统的交易系统完成的是Business到Data的过程，而BI要做的事情是在Data的基础上，让Data产生价值，这个产生价值的过程就是Business Intelligence analy
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2023-11-25 14:32:25
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01 数据仓库现状小 A 公司创建时间比较短，才刚过完两周岁生日没多久；业务增长速度快，数据迅速增加，同时取数需求激增与数据应用场景对数据质量、响应速度、数据时效性与稳定要求越来越高；但技术能力滞后业务增长，如实时数仓技术能力、高可用稳定保障能力、流程规范缺少等，这些能力严重滞后业务发展，甚至有些还是停留在公司创建初期 case by case 阶段。小 A 根据数据在数仓流向（以下图），从上游的
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2023-09-04 14:17:47
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一、什么是元数据元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），一组用于描述数据的数据组，该数据组的一切信息都描述了该数据的某方面特征，则该数据组即可被称为元数据。业务含义、统计口径、数据来源、计算逻辑等就是元数据。现在数据对于公司的决策十分的重要，随着业务的发展，业务线会慢慢庞大起来，随着开发人员的变更以及增多，没有元数据治理，很难保证数据
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2023-12-03 14:05:48
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