# 数据仓库方案设计指南
数据仓库是用于存储和管理企业历史数据的系统，通常用于决策支持和分析。以下是设计数据仓库的基本流程和所需步骤，让我们一起来学习如何实现数据仓库方案设计。
## 设计流程
我们将整个设计过程分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-22 05:36:12
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模型设计，通俗理解就是如何去设计表，使得表与表之间的关系组成一张有规律的大网。 在上一节《所以，什么是数据仓库》中提及数仓建模的方法论，其中点出了两位重要人物Kimball的维度建模和Inmon的3NF建模。在开始建设数据仓库前，模型的选择是最重要的一关之一，它是整个数仓中数据组织的基本骨架。在本节，我们整理了业界常用的四种建模方法详细讨论。 维度建模Kimball提出的维度建
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2024-01-02 22:06:34
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# 大数据仓库建设方案设计
在现代数据驱动的商业世界中，大数据仓库是企业数据管理和分析的关键。本文将为一位初学者提供如何进行大数据仓库建设方案设计的详细指南。
## 流程概述
下面是大数据仓库建设的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 需求分析 | 理解客户需求，明确数据仓库的目标。 |
| 2. 设计数据模型 | 选择合适的数据模型（如星型模式或雪
原创
2024-10-20 07:53:20
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对于大数据来说，数仓的作用不言而喻，承载着整个公司全业务线的数据，现阶段，在hadoop上的数仓主要是用来解决企业内部数据的分析，尤其是各种各样的统计分析报表。本文主要结合自己公司目前数仓的结构设计和现阶段解决的问题而叙述和分享，如有不明，错误之处，各位看官可指出，非常感谢！下图为数仓整体的技术架构：一个优秀可靠的数仓，一定要结构、分层清晰，而不是越多的分层和主题越好，保障清晰的状态下，能够快速找
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2023-09-22 11:14:05
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1.数据仓库概要1.1.数据仓库起因却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图： 如果企业在数据建设方面没有一个整体的规划，而采取自然演化的方式，那么在未来数据应用
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2023-08-10 13:22:51
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一、数据中心整体架构数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。DM(Data Mart) 数据集市,为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据。面向应用。DW (Data Warehouse)
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2024-04-10 18:44:20
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数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？这里就需要有良好的数据分区和数据模型，那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍，本节将介绍如何进行数据模型的设计。1、各数据分区的模型设计思路：&n
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2023-10-16 10:01:12
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（注意：本文参考的是Inmon的著作，因此主要介绍数据仓库设计的Inmon方法，即关系模型；关于维度模型，即Kimball方法可以参考本系列（二）（五）（六）等）建数据仓库主要包括两部分工作：与操作型系统接口的设计和数据仓库本身的设计。此处用“设计”一词并不准确，在数据仓库之三中我们提到数据仓库是在启发方式下建造的，即螺旋式的开发过程：首先载入一部分数据供DSS分析员使用，然后根据反馈修改数据或添
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2023-11-10 10:59:56
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数据仓库模型几大类数据仓库中有几种经典的数据模型：范式模型、维度模型、DataVault。很多模型的设计都在同构化，而且在工作中也不是单独地用一种模型，会根据业务场景做出各种取舍。 一、范式模型范式模型也叫ER模型、实体模型。范式是数据库逻辑模型设计的基本理论，一个关系模型可以从第一范式到第五范式进行无损分解。在数据库的模型设计中目前一般采用第三范式。一个符合第三范式的关系具有以下三个条
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2020-08-28 14:10:00
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2.数据仓库架构2.1.数据设计方法数据仓库建立之前，就必须考虑其实现方法，通常有自顶向下、自底向上和两者结合进行的这样三种实现方案。2.1.1.自顶向下实现自顶向下的实现需要在项目开始时完成更多计划和设计工作，这就需要涉及参与数据仓库实现的每个工作组、部门或业务线中的人员。要使用的数据源、安全性、数据结构、数据质量、数据标准和整个数据模型的有关决策一般需要在真正的实现开始之前就完成。2.1.2.
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2023-08-10 13:22:12
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数据仓库模型设计方法 在我们以前的文章中，我们必须学习数据仓库对象 ， 各种数据仓库模式和数据仓库基础知识 。 现在，我们该了解如何构建或设计数据仓库。 可以按照以下任何一种方法来设计或构建数据仓库。 这些方法尤其被称为： 自上而下的方法 自下而上的方法 这些方法由数据仓库的两个承担者Ralph Kimball和Bill Inmon定义 。 自上而下的方法 Bill Inmon提出了这
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2023-09-14 18:37:56
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数据仓库设计要点联机处理OLTP联机事务处理OLAP联机分析处理数据仓库功能应用场景特点面向主题数据集成非易失性/稳定性时变性/动态性核心流程ETL数据采集阶段过滤转换补全数据存储阶段分层建模指标设计常见指标其它指标维度设计常见维度下钻与上卷渐变维度建模ER模型ER模型建模流程维度模型维度模型建模流程维度表——雪花模型维度表——星型维度表——星座模型事实表的分类事实指标值的分类分层设计基本架构常
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2023-11-17 17:00:34
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一、数据仓库实施流程： 梳理指标体系： 根据公司实际指标体系，简单的做下总结确定数据来源 如哪些业务系统，订单、商品、库存、供应商、合作商、采购、营建、资产、运营等系统。确定各系统的数据体系 如现制商品数、外购商品数、等效商品数、客均商品数、响应时长、超时时长、外送时长、准时率等。数据域划分 如用户域（用户注册、用户消费、用户留存）、流量域（用户下载、用户启动、用户使用（页面访问、下单、分享、点击
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2023-11-09 15:52:11
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数据仓库设计方案一.概述 数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性，用于支持管理决策。数据仓库的存在的意义在于对企业的所有数据进行汇总，为企业各个部门提供统一的、规范的数据出口。数据仓库在构建过程中通常都需要进行分层处理。业务不同，分层的技术处理手段也不同。数仓分层的主要原因：清晰数据结构 每一个数据分层都有它的作用域，这样在使用表的时候能更方便的定位和理解。数据血缘追踪 由于最终给
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2024-08-06 15:19:00
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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。二、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
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2024-03-31 08:57:58
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文章目录关系数据模型关系数据模型中的结构关系完整性规范化关系数据模型与数据仓库维度数据模型维度数据模型建模过程维度规范化维度数据模型的特点星型模式雪花模式Data Vault模型Data Vault模型Data Vault模型的组成部分1．中心表2．链接表3．附属表Data Vault模型的特点Data Vault模型的构建1．设计中心表2．设计链接表3．设计附属表4．设计必要的PIT表建立Da
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2023-09-04 08:41:28
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**一、项目背景与目标**随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，企业对实时数据的需求日益增长。构建高效、稳定、安全的企业实时数据中心已成为提升企业竞争力的关键所在。本项目旨在通过顶层规划设计，建立一个集数据平台、数据仓库、数字驾驶舱于一体的实时数据中心，为企业提供全面的数据支持和决策依据。**二、需求分析**通过对企业业务需求和数据特性的深入调研，本项目需满足以下核心需求：实时数据采集与处
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2024-07-03 09:58:16
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在数据仓库搭建的过程当中，根据需求合理地选择数据模型，是非常关键的一个环节。对于数仓建模，很多人说不就是建表吗，哪有那么复杂，事实上，这是非常错误的思想。今天的大数据开发分享，我们来聊聊数仓建模常见的几种数据模型。目前来说，市场上主流的数据建模，主要是四种类型：维度模型、范式模型、Data Vault模型，以及Anchor模型。1、维度模型维度模型在互联网行业领域当中，是有着广阔的应用的。维度建模
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2023-11-10 09:19:26
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数据仓库建设 商务智能（Business Intelligence）用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析，最终通过分析结果制定有关策略、规划，帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁，达到资源的合理配置，节约成本提高效益。数据仓库是商业智能的基础，它为OLAP、数据挖掘提供分析和决策支持。一、 &nbs
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2023-10-20 10:56:37
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建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题，从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成，双方需要相互沟通，协作开发数据仓库。开发数据仓库的过程包括以下几个步骤：1.系统分析，确定主题建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务
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2023-08-10 13:17:12
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