一、数据仓库 数据仓库（Data Warehouse），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等数据仓库，并不是数据的最终目 的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的：清洗，转义，分类，重组，合并，拆分，统计等等二、项目需求 1、用户行为数据采集平台搭建 2、业务数据采集平台搭建 3、
（一）数仓建模的目标：(1) 访问性能，快速查询所需的数据，减少数据I/O (2) 数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用 (3) 使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据效率 (4) 数据质量：改善数据统计口径不一致问题，减少数据计算错误率（二）关系模式范式第一范式（1NF）域是原子性的，即表中每一列都是不可分割的原子数据项 规范后：第二范式（2NF）1NF基础上，实体的属性完全依
数据仓库概述数据仓库概念数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的推移，数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。数据仓库核心架构数据仓库建模概述数据仓库建模的意义数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数
数据仓库定义数据仓库之父Bill Inmon在1991年出版的“Building the Data Warehouse”一书中所提出的定义被广泛接受：数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策（Decisio
本文记录木东居士数仓主题分享内容导读技能干货：主题域划分规则；数据集市与主题域如何衔接；数据治理之数据标准化；数据中台；实时数仓；传统数仓与互联网数仓异同职业发展：数仓困境-善战者无赫赫战功；除了技术我一无所有彩蛋：SQLboy的自我救赎1. 主题域划分规则主题域：将业务过程或者维度进行抽象的集合；特点：面向分析、业务抽象的、通用的、长期维护(业务域 or 数据域？业务主题eg：国内电商、境外电商
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2023-08-07 19:58:58
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数据库整个数据仓库环境的核心，是数据存放的地方和提供对数据检索的支持。相对于操纵型数据库来说其突出的特点是对海量数据的支持和快速的检索技术。数据抽取工具把数据从各种各样的存储方式中拿出来，进行必要的转化、整理，再存放到数据仓库内。对各种不同数据存储方式的访问能力是数据抽取工具的关键，应能生成COBOL程序、MVS作业控制语言（JCL）、UNIX脚本、和SQL语句等，以访问不同的数据。数据转换都包括
数据仓库作为企业提供决策支持而构建的集成化数据环境，本身并不产生或者消费数据，基本架构包含的是数据流入流出的过程，首先放上一张数据仓库的架构图。数据仓库作为中间集成化数据管理的一个平台，底层有多种数据来源，流入数据仓库之后对上层应用开放。 1、分析业务需求，确定数据仓库主题数据模型的创建依赖数据仓库主题的确定
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2023-06-02 13:00:47
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# 如何实现“十大主题数据仓库”
在现代的数据分析和商业智能领域，数据仓库是一个关键组件。它可以帮助组织整合来自不同来源的数据，并进行分析。今天，我将指导你如何实现一个简单的“十大主题数据仓库”。我们将通过几个步骤来完成这一任务。
## 流程概述
下面是实现“十大主题数据仓库”的基本流程：
| 步骤 | 描述
一、前言数据仓库具有面向主题的特性，那么就会有主题的概念，数仓建设是遵循纵向分层开发，横向划分主题域设计，数仓分层就不在这次谈了，这次我会结合本人数仓工作实践总结的经验来聊聊数仓主题域划分，同时会引申出主题划分，和数据域是什么，业务过程等。这个对于大数据数仓工程师来说是必备的能力，比如当你面临着一个新业务的开启，需要从0到1开始搭建数据仓库或者数据集市，这时候就要考虑到主题域和主题的合理划分。当然
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2023-08-28 17:31:08
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一、概述1、概念 维度建模思想事数据仓库领域的另一位大师 Ralph Kimball 所倡导，按照书中主要思想，维度建模并不要求维度建模满足三范式，数据库中强调3NF 主要是为了消除冗余。规范化的 3NF 将数据划分为多个不同的实体，每个实体构成一个关系表。比如说订单数据库，开始可能是每个订单中的一行表示一条记录，到后来为了满足3NF会变成类似蜘蛛网状图。也许会包含上百个规范化表。而且对于BI查询
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2023-10-01 10:47:18
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分类： 数据仓库与数据挖掘 Technorati 标签: 数据仓库,模型设计
数据仓库的模型设计A. 数据建模方法论数据仓库模型设计遵循“自顶向下、逐步求精”的设计原则。模型设计分为三个阶段：1，概念模型对业务的范围和使用，从高度上进行抽象概括，也就是划分主题域。一般划分为8个主题域：客户、服务、服务使用、账务、结算、资源、客服、营销为什么要划分主题域？划分主题域，是
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2023-08-02 21:47:19
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背景：数据仓库之父 Bill Inmon 将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、稳定的、反应历史变化的数据集合，用于支持管理者的决策过程。从上面的引言里面，我们其实可以知道主题在数仓建设里面绝对是很重要的一环，这的确是的。数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅仅要进行横向的分层，也需要根据业务情况进行纵向的主题域划分。看到这里可能就有疑问了，上面明明说的是面向主题，怎么又突然说到主题域了，这
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2023-09-15 15:39:10
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现在行业里，谈起技术都要提下“大数据”、“云计算”等关键词，好像不提都显得技术不够档次似的。然而要“玩”好大数据，数据仓库建模尤其重要。这里从概念、必要性、理论与实践3个方面娓娓道来，和可爱的你一起“懂“点数仓建模～概念篇数据库（database）与数据仓库（data warehouse） 数据库大家比较熟悉了，这里不再赘述。主要来看数据仓库。数据仓库是面向主题的（Subject-Oriented
什么是主题主题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，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。简单说，一个主题对应一个分析对象。分析对象就是在决策、分析时重点关注的东西，这个东西其实是非常主观的，在不同的企业，或者企业的不同发展时期，所关注的点会不一样，从而影响有些主题可能存在或者不存在。数据仓库是面向
数仓主题是什么数据仓库主题是指透过“上帝视角”将企业不同业务流程信息进行汇总、分类然后对其进行分析利用的一个抽象化的概念。也是指企业中某一分析领域具体的分析对象，这样一来，每一个数仓分析领域都有一个数仓主题相呼应。分析对象是一个较为主观的选择过程，说它主观是因为不同的企业有不同的业务重心，没有办法统一分析得出一个普遍适用的结论。但这也让数据仓库的主题类型拥有了更多可能性，分析活动也变得更加灵活，具
目录一、数据仓库概念二、数据仓库建模方法1.ER模型2.维度模型2.1事实表事实类型2.2维度表三、数据仓库设计一、数据仓库概念 数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据，借助数据仓库的分析能力，企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时，随着时间的
# 传统数据仓库
## 简介
数据仓库是一种用于存储和管理企业的大量数据的系统。它为企业提供了一种集成、整理和分析数据的方式，以支持决策和业务需求。传统的数据仓库是基于关系型数据库的，它采用了一种称为ETL（抽取、转换、加载）的过程来将数据从各个源系统中抽取出来，经过清洗和转换后加载到数据仓库中。
## 数据仓库架构
传统数据仓库的架构通常由以下几个主要组成部分组成：
### 源系统
源系统
原创
2023-08-23 03:50:08
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随着互联网和“大数据”时代的来领，传统银行如今面临来自其他领域的跨界挑战前所未有。如何转变思维，唤醒沉睡的数据，建立强大稳定的数据分析系统，开发创新数据应用，实现经营转型，是银行业“大数据”时代迫在眉睫的任务。 银行系统作为典型的数据密集型单位，数据的重要性日益凸现：一方面，数据是其信息化的核心，是保障银行正常运转的关键，对数据库系统的稳定性和安全性有着十分苛刻的要求；其次，数据是宝贵的资源和财富
文章目录主题的概念主题域的获取主题边界确定主题的内容主题的使用 主题的概念主题（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，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。例如“销售分析”就是一个分析领域，因此这个数据仓库应用的主题就是“销售分析”。 面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析
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2023-08-27 21:35:11
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