数据仓库的设计目的 软件产品来源于用户的需求，因此，在深入数据仓库的设计之前，我们需要了解客户的痛点有哪些，整理如下：我们收集了海量的数据，但无法对其访问；我们需要以各种方式方便的对数据进行切片和切块；业务人员需要方便的获取数据；将最重要的事情展示给我；会议自始至终争论的是谁的数字正确，而不是制定决策；我们希望能够使用信息来支持更多的基于事实的决策制定； 以上述用户的诉求为基础，梳理出数仓的设
数据仓库建模方法论
原创
2022-10-04 08:18:18
208阅读
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
转载
2023-06-07 12:27:18
81阅读
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
转载
2023-05-18 21:03:48
150阅读
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
转载
2023-04-12 11:38:09
151阅读
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
转载
2023-08-14 08:52:35
97阅读
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
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
转载
2023-08-14 08:52:39
39阅读
1. 维度建模概述维度建模理论为Ralph-Kimball 倡导的建模方法；维度模型面向业务，将复杂业务通过事实和维度呈现出来。事实对应业务过程，维度`对应业务过程发生时所处的环境；维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。表结构简单，故查询简单，查询效率较高。维度建模的特点就是以事实表为核心，一个事实表代表一个业务过程；2. 事实表事实表中的每行数据代表一个业务事件（下单
（一）建模的涵义建模，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。建模通常用文字配合模型的方式，将复杂的事物描述清楚，便于自己及他人的理解。如果把数据比作是图书馆里的书，那么建模就相当于合理规划图书馆的布局，能够让读者迅速而合理的找出目标书籍。（二）为什么需要建模方法论数据仓库的概念是建立在大数据的基础知识上，而大数据拥有良好的性能、廉
浅谈数据仓库维度建模流程 谈到Big Data就离不开数据仓库、数据集市等概念，而谈到数据仓库、数据集市，就又离不开数据仓库设计的方法，维度建模则是其中的典型。与维度建模相对立的则是范式建模，范式建模常用于传统的DB关系型数据库中。范式建模讲究三范式，讲究原子性，一致性，隔离性，持久性。讲究最小原子列不可再分，讲究消除部分依赖，y=f(x)，y依赖于x，且x的任一真子集x’不满足对应唯一y。讲究
转载
2023-08-21 10:18:58
54阅读
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
337阅读
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
转载
2023-09-04 11:19:20
42阅读
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
转载
2023-05-26 21:07:36
114阅读
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
在spark 任务时，必须注意cache的中间的的复用job，后续unpersist掉一、数据仓库建模理论1.在数据仓库领域有两个派系：Bill Inmon建模方法论和Ralph Kimball建模方法论•Bill Inmon被称为“数据仓库之父”•Ralph Kimball被称为“商业智能之父•两种观点诞生以来，围绕“哪种架构最佳”的争论一直存在，但一直无法形成统一的结论•供用户不同的场合、针对
# 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.
一、构建企业级数据仓库五步法
(一)、确定主题
即确定数据分析或前端展现的主题。例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据(量度)存在于星星中间的事实表;分析角度
转载
2023-08-27 14:59:43
67阅读
维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表（SalesOrder：业务事实——下单记录、支付记录、加入购物车记录…）和维度表（业务事实的描述信息——何人何时何地）呈现出来。表结构简单，故查询简单，查询效率较高。第一范式：属性不可切割；第二范式：不存在部分函数依赖；第三范式：不存在传递函数依赖。 一个典型的维度建模一般需要经过如下几个步骤：业务
转载
2023-09-14 17:09:11
58阅读
数据仓库主要工作就是模型设计；1、数仓建模方法：范式建模、维度建模、Data Vault; 各自优缺点？2、维度建模的三种方式：星型模式、雪花模式、星座模式3、分层架构：ODS、DW（DW数据分层，由下到上为 DWD,DWB,DWS）、ADS4、缓慢变化维与退化维；处理缓慢变化维的方式（拉链表，拉链表能实现保存历史快照，去除重复数据，节约空间）5、维度建模过程？ 6、事实表有哪
转载
2023-07-21 21:56:56
102阅读
