数据库：主要存放实时产生的数据，和业务应用相关，OLTF(面向事务处理)数据库是为捕获数据而设计数据仓库：依照分析需求、分析维度和设计指标来进行设计。数据仓库存放的是历史数据，OLAP(面向分析处理)数据仓库为分析数据而设计数据库设计应该遵守三大范式，符合业务应用即可，但是不符合分析，数据仓库不需要遵守三大范式Hive结构化的数据文件映射成一 张数据库表,并提供类SQL查询功能。 其实H
当初为了在SS中设置数据仓库这个功能, 团队中有一些争议. 主要是集中在为啥要提供这个功能, 到底有没有必要等问题上, 但最终这个功能还是上了. 相信初用者也会有同样的疑问, 我想介绍一下数据仓库的一些妙用, 也顺便为大家解析一下这个疑惑.用处1, 临时保存中间数据:以采集网易国际新闻为例. 打开http://news.163.com/world/, 可以看到这是一个列表页面, 每页有几十条新闻,
读《OneData建设探索之路：SaaS收银运营数仓建设》 后感。1. 什么是OneData 首先OneData是一种方法论，是由阿里巴巴提出的一种数据建设标准。 即建立企业统一的数据公共层，从设计、开发、部署和使用上保障了数据口径的规范和统一，实现数据资产全链路管理，提供标准数据输出。 2. 为什么要用OneData（背景） 想
1、基本概念
数据质量：一个评估规则维度提供一种测量与管理信息和数据的方式。
区分规则维度有助于：
将维度与业务需求相匹配，并且划分评估的先后顺序；
了解从每一维度的评估中能够/不能够得到什么；
在时间和资源有限的情况下，更好地定义和管理项目计划中的行动顺序。
数据质量检核主要分为以下规则维度：
完整性（Com
有赞数据仓库背景业务系统使用 mysql 数据库数据仓库基于 Hive 构建业务快速变化，员工数量持续增加
第一版：手工维护的表格在有赞大数据平台发展初期，业务量不大，开发者对业务完全熟悉，从 ETL 到统计分析都可以轻松搞定，当时没有想过要做一个元数据系统。随着公司规模扩大，开始有专职的数据分析师，作为大数据平台的新用户，希望能够记录和查看核心表的信息。最简单的方法就是去业务数据库
文章目录一.数仓中是如何划分主题的二.数仓分层1.源数据层ODS2.数据仓库层DW3.数据应用层APP:面向业务定制的应用数据补充:维表层 Dimension三.数仓和普通数据库区别四.星型模型和雪花模型的区别五.拉链表 一.数仓中是如何划分主题的主题(subject)是在较高层次上将企业信息系统中的数据进行综合,归类和分析利用的一个抽象概念,每一个主题基本对应一个宏观的分析领域.在逻辑意义上,
不积跬步无以至千里，现今很多头部企业能实现鳌头独占的一个很大原因也是基于本身长久的数据积累，进而形成数据可应用化的业务壁垒。一直以来，马云小伙所贯彻的新能源战略为“数据”的主张也引领着很多企业往数字化方向发展，而对于如何将恒河沙数的数据沉淀为数据资产，进行走通业务数据化和数据业务化的闭环，一直都是很多大企业的攻破重点。而数据仓库的建设，是企业数据资产化的必经过程已是百喙如一，本篇文章想和大家分享一
数仓为什么要分层合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率，影响到数据需求迭代的速度，近而影响到产品决策的及时性。建立数据分层可以提炼公共层，避免烟囱式开发，可见一个合适且合理的数仓分层是极其重要。通用分层设计思路ODS:操作型数据(Operational Data Store)，指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的一个数
1. 压测前的准备工作1).为什么要做性能测试？性能验证：验证某系统在一定条件具有什么样的能力。性能规划：如何使系统达到我们要求的性能能力。应用程序诊断：比如资源分配不合理，内存溢出和内存泄漏等问题，通过功能测试很难发现，但通过性能测试却很容易发现。性能调优：满足用户需求，进一步进行系统分析找出瓶颈，优化瓶颈，提高系统整体性能。2).明确的性能需求和测试方案在进
概述在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。什么是BI？BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员
# 数据仓库标准定义实现流程
## 1. 确定数据仓库的目标和需求
在开始实施数据仓库标准定义之前，首先需要明确数据仓库的目标和需求。这可以通过与业务方进行沟通和讨论来确定。以下是实现数据仓库标准定义的一般流程：
步骤|操作
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1|与业务方沟通和讨论数据仓库的目标和需求
2|收集和整理业务方提供的数据需求和指标定义
## 2. 设计数据模型
数据模型是数据仓库的核心组成部分，它
原创
2023-08-11 13:18:50
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# 数据仓库应用测试流程
## 流程图
```mermaid
journey
title 数据仓库应用测试流程
section 准备工作
开始 --> 定义测试目标
定义测试目标 --> 确定测试环境
确定测试环境 --> 创建测试数据
section 测试执行
创建测试数据 --> 执行测试用例
ETL是神马ETL（Extract，Transform and Load）翻译为中文就是数据提取、转换和加载。典型的大数据项目里，一般都有数据获取，数据清洗，数据发掘，数据可视化， 数据分析等步骤，而这个过程就是所谓的ETL。所以ta定义的是过程，并不是技术也不是工具。数据仓库测试 VS 数据库测试这里为什么会提到数据仓库呢？原因是ta与ETL有着千丝万缕的关系。比如，我们要盖一栋楼，那这个建筑图
一.文档编写目的为了指导和规范大数据测试人员对离线数仓的测试方法，减少因为数据测试不够严格，导致后期数据应用出现偏差和错误的情况。特别关注下后面的测试总结，是为了减少漏测，添加常见核心测试点，希望能够指导离线数仓测试人员。二.大数据测试类型1.功能测试通常是数据完整性测试，数据一致性测试，数据准确性测试，数据及时性测试，数据约束检查，数据存储检查，SQL文件检查，数据处理逻辑验证，调度任务检查a)
文/通贯 【导读】数据仓库治理系列文章，本文是第二篇，你可以回复数据仓库(当然需要先关注微信号alibabatech)查看整个系列。作者从实际经验中，总结出了一些大型数据仓库治理中，可能会遇到的问题。本文谈到了“数据质量不可靠”的问题，大数据时代，你值得关注。 对于程序员来说，最头疼的就是听到：“大兄弟，你这个程序有BUG吧”，那么对
数据仓库测试是指对数据仓库中的数据及其处理流程进行验证和确认的过程。数据仓库是一个用于集成和存储企业数据的系统，通过数据仓库测试可以确保数据仓库的正确性、完整性和可靠性，从而保证企业决策的准确性和可靠性。
数据仓库测试用例是为了验证数据仓库的各个模块和功能是否按照设计要求正常运行而设计的一系列测试脚本。这些测试用例包括数据加载、数据转换、数据清洗、数据查询等方面，通过执行这些测试用例可以发现数据
目录数据仓库元数据管理 数据仓库元数据管理元数据（Meta Data），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键
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2023-08-21 11:04:10
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在数据仓库环境下进行测试时如何处理需求与质量的关系?虽然数据仓库的测试是一个惊奇而神秘的过程，但实际上它与其它测试项目并无多大区别。基本的系统分析和测试过程在这里仍然有效。我们来看一下其中的几个步骤，并研究如何在数据仓库环境中应用。
分析源文件
与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试
原创
2011-03-17 11:55:00
735阅读
数据仓库ETL开发如何进行测试？数据仓库ETL开发如何进行测试？ 由于数据仓库中数据量比较庞大，还有为了安全因素，一般在开发库和测试库数据不完全或者和生成库（正式库）不一致，导致在测试库和开发库中进行代码测试存在一定的问题。 我们知道在软件开发过程中有很多测试的方法，按照测试方法可以分为白盒测试和黑盒测试。 白盒测试也称结构测试或逻辑驱动测试，是指基于一个应用代码的内部逻辑知识，即基于
Teradata 公司作为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商，并提出一种先进的 FS-LDM 模型（Financial Services Logcial Data Model），把银行约 80% 的业务数据囊括在该模型中。 Teradata FS-LDM 是一个成熟产品，在一个集成的模型内支持保险、银行及证券，包含十大主题：当事人、产品、协议、事件、资产、财务、机构
