大多数情况下， 数据会以很低的粒度级别进入数据仓库， 如日志类型的数据或单击流数据， 此时应该对数据进行编辑、 过滤和汇总， 使其适应数据仓库环境
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2021-11-02 20:49:00
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数据仓库中，我们常听到要做分层计算，包括ads、dwd、dws、ads、dim，那为什么要这么区分，有什么意义？今天就来好好讲述一下。
原创
2021-07-05 12:51:43
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0x00 概述 数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节，优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计，或缺少明确而详细的说明，或缺少可落地实施的方案，或缺少具体的示例说明。因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容：介绍数据分层的作用提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则举出具体的例子说明提出可落地
1 需求分析 1.1 业务需求 1.2 用户需求 1.2.1 使用数据平台的用户的需求 1.2.2 需要的数据 1.2.3 分
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地
数据仓库是从操作系统和外部数据源派生的集成历史数据的中央存储库。作为商业智能的核心部分，数据仓库使企业能够进行广泛的商业决策，包括产品定价，业务扩展和对新生产的投资模式。除了协助分析和报告之外，数据仓库还为企业提供以下用途：保持数据分析独立于生产系统。由于企业每天使用的运营数据库不具备运行复杂的分析查询能力。这样的数据仓库可以使企业在运行此类查询的时候不影响生产系统。为不同的数据源提供统一性。针对
原创
2021-05-27 20:51:06
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