数据仓库方法论数据仓库项目失败的标志数据仓库项目普遍存在的问题数据仓库项目成功的关键因素数据仓库项目规划考虑的因素数据仓库建设整体思路DWM-数据仓库实施方法数据仓库方法论(DWM)的组成业务人员日常工作不依赖于数据仓库• 业务人员不信任数据仓库 • 项目周期延长 • 费用超出预算• 平台问题: – 高性能,可扩展 – 稳定可靠 • 数据问题: – 数据整合 – 数据质量• 应用问题– 产品易用性
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2023-09-04 11:19:20
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前言：熟悉范式建模、维度建模思想，对比两种方法论的异同 自上而下是指数据的流向，流向为：数据源—>ODS—>数据仓库—>数据应用正文范式建模：由Immon提出的自上而下构建的数据仓库，构建层级为：数据源—>ODS—>GDS—>BDS—>数据应用。交易系统的数据经过ETL后加载到ODS层；然后通过ODS层，建设原子数据的公共数据存储层GDS，GDS的模型结构
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2023-05-26 21:07:36
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数据仓库学习心得
一．概念1．数据仓库：是指面向主题的，一致的，不同时间的，稳定的数据集合，用于支持经营管理中的决策支持过程。从广义上讲数据仓库是指存储大量历史数据的数据库。每一个记录代表特殊时间点上的一个数据。它是一种把收集的各种数据转变成有商业价值的信息技术，并把收集的信息体现在报告中。包括收集数据，过滤数据，存储数据，之后把数据应用于分析、报告等应用程序。2．数据仓库目标：确认
# 数据仓库测试方法论
数据仓库是企业中用于存储和管理大量数据的系统。为了保证数据仓库的稳定性和准确性，测试是必不可少的环节。本文将介绍数据仓库测试方法论，并通过代码示例和关系图展示其应用。
## 测试目的
数据仓库测试的主要目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。通过测试，我们可以发现并修复数据中的错误，提高数据仓库的可靠性。
## 测试方法
数据仓库测试可以分为以下几个步骤：
1.
数据仓库建模方法论
原创
2022-10-04 08:18:18
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根据boss想法整理一般通用的数据仓库模型构建思路，这里参考了公众号内文章，觉得写得很
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2023-04-12 11:38:09
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数据仓库的建模方法有很多种，每一种建模方法代表了哲学上的一个观点，代表了一种归纳、概括世界的一种方法。常见的有范式建模法、维度建模法、实体建模法等，每种方法从本质上将是从不同的角度看待业务中的问题。1. 范式建模法（Third Normal Form，3NF）范式建模法其实是我们在构建数据模型常用的一个方法，该方法的主要由 Inmon 所提倡，主要解决关系型数据库的数据存储，利用的一种技术层面上的
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2023-05-18 21:03:48
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摘要：今天分享的主要内容是基于百度的数据仓库方法论（精华版）分享时间：2021年6月2号分享内容：石老师摘要整理：皮卡丘主要内容： 1. 数据中台简介 2. 数据仓库方法论 3. 数据仓库项目实践一、数据中台简介1.1、数据中台：&
Inmon企业级数据仓库关键字：范式建模数仓：Inmon企业级数据仓库是一个细节数据的集成资源库。数据在物理存储层面满足第三范式设计规范，数据以最低粒度存储。数据集市：在企业级数仓的基础上，建立部门级数据集市。数据进入数据集市时，进行了一定程度的聚合，方便多维数据分析。数据应用：上层报表、BI、数据分析应用均取自数据集市的数据。而不是直接查询数据仓库，数据仓库粒度低，直接关
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2023-09-02 13:18:23
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数仓建模的意义建模是用于数仓设计的，一般从0-1搭建数仓时是需要会建模理论的； 公司数仓搭建好后，一般都是直接接需求；将数据有序的组织和存储起来：需要遵循方法和理论，方法和理论就是模型；建模：是一个动作和过程，需要遵循模型；模型有ER模型和维度模型，这两个就是不同的建模方法；口径：对指标的定义1. 数据建模的两种方式
关系建模和维度建模是两种数据仓库的建模技术。关系建模由Bill Inmon所倡导
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2023-06-07 12:27:18
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1.数仓建模的理由数据建模的主要目的是降低成本，提高数据的利用效率。尤其是大数据时代的到来，数据的多样化，巨量，更需要有效的有针对性数据建模方法。大数据的数仓建模正是通过建模的方法，更好的组织、存储数据，以便在性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点，一般我们会从以下面四点考虑： 性能：能够快速查询所
一、大数据领域建模综述1.1 为什么需要数据建模有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。质量：良好的数据模型
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2023-08-14 08:52:35
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数据仓库设计——维度建模1、维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师Ralph Kimall 所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。 维度建模是专门应用于分析型数据库，数据仓库，数据集市建模的方法。数据集市可以理解
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2023-08-14 08:52:39
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数据仓库的价值构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；一、数据仓库和数据库的区别所有的应用系统都会涉及到数据库，针对数据库归纳和存放，也就是数据库
1、模型设计： Bill Inmon 提出的范式建模方法，又叫 ER 建模，主张站在企业角度自上而下进行数据模型构建 Ralph Kimball 大师倡导的维度建模方法，主张从业务需求出发自下而上构建数据模型2、我们当前数据仓库采取了「以需求驱动为主、数据驱动为辅」的混合模型设计方式，来根据不同的数据层次选择模型 面向主题：采
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2023-08-10 13:17:29
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基于OneData方法论构建数据仓库本文介绍基于OneData方法论构建标准、规范的数据仓库。1 数仓构建流程下图为构建数据仓库的整体流程。1.1基本概念在正式阅读本文章之前，需要了解以下基本概念：业务板块：业务板块定义了数据仓库的多种命名空间，是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时，可以创建不同的业务板块，后续数据仓库的建设将按照业务板块进行划分。数据域：数据域主要用于存放同一业
数据仓库架构和建设方法论
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2021-06-13 23:36:57
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建模，顾名思义，就是建立模型的意思，为了针对理解产品、业务、应用逻辑之间的相互关系而做的抽象，用于避免理解歧义。
原创
2021-07-05 12:55:48
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原创
2021-06-11 17:38:29
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原创
2021-06-13 23:17:24
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