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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
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
# 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
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
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
一个好的数据结构设计或者说数据库设计，不仅能应对复杂的业务变化，更可以应对未来海量的数据扩容，同时数据结构逻辑清晰更方便业务人员去使用数据。 适用场景：互联网高并发、高吞吐、海量数据、强一致性要求高、mysql数据库、互联网金融业务。 一、数据库设计框架思维 1. 数据库
腾讯云金融级云数据库定义是什么？腾讯云金融级云数据库英文名称是CDB for TDSQL，是一个与 MySQL 兼容的关系型数据库，针对金融类业务设计，可媲美高端商用数据库，同时还具有开源数据库的简单性和成本效益，腾讯90%以上的计费业务由CDB for TDSQL承载。腾讯云金融级云数据库优势有哪些？性能卓越优势：单机最高十万级QPS，毫秒级响应；智能伸缩优势：按需分配资源，实时自动伸缩；高一致
随着大数据、人工智能、云计算等新技术在金融业的深入应用，数据逐步实现了从信息化资产到生产要素的转变，其重要性日益凸显。金融数据复杂多样，对数据实施分级管理，能够进一步明确保护对象，有助于金融业机构合理分配数据保护资源和成本，是金融业机构建立完善的金融数据生命周期保护框架的基础，也是关键性数据安全防护的前提条件。同时，数据分类分级能够有效促进金融数据在机构间
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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目录数据分层通用的数据分层设计一、数据运营层：ODS（Operational Data Store）二、数据仓库层：DW（Data Warehouse）1. 数据明细层：DWD（Data Warehouse Detail）2. 数据中间层：DWM（Data WareHouse Middle）3. 数据服务层：DWS（Data WareHouse Servce）三、数据应用层：APP（Applica
作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也
数据仓库数仓有二位大神，Bill Inmon 和 Ralph Kimball。 Bill Inmon所写的书Buliding the data warehouse【中文版为数据仓库】, Ralph Kimball所写的The data Warehouse Toolkit【中文版为数据仓库工具箱】。 可以说 Bill Inmon 将Ralph Kimball 的理念，尤其是维度建模的理念融合了进去。
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
文章目录零 DIM层最终建模结果一 商品维度表（全量）1 商品维度表2 建模过程分析3 建表语句4 装载数据（1）逐步分析（2）完整装载sql二 优惠券维度表（全量）1 建表语句2 数据装载三 活动维度表（全量）1 建表语句2 数据装载四 地区维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载五 时间维度表（特殊）1 建表语句2 数据装载（1）创建临时表格（2）上传到HDFS（3）导入（4）校验 零 DIM
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2023-08-27 09:47:03
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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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“ doris采用列式存储格式、索引类型丰富、join支持能力强。”Doris 由百度大数据部研发 ( 之前叫百度 Palo，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris )，在百度内部，有超过200个产品线在使用，部署机器超过1000台。Doris 主要解决 PB 级别的数据量（如果高于 PB 级别，不推荐使用 Doris 解决，可以考虑用 Hive 等工具），解决结构化
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
数据仓库的两种建模方法1.范式建模Inmon提出的集线器的自上而下（EDW-DM）的数据仓库架构。操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原子数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不方便上层应用做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。优势：易于维护，高度集成；劣势：结构死板，部署周期较长范式建模应用在EDW层一个符合第
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2023-09-13 22:30:03
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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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