# 数据仓库（CDM层）
在数据分析领域中，数据仓库是一个关键概念。它是一个用于集成、存储和管理大量数据的系统，以便为企业决策提供支持。在数据仓库中，CDM层（Common Data Model）是一个重要的组件。本文将为您介绍CDM层和数据仓库的基本概念，并为您提供一个简单的代码示例。
## CDM层的概念
CDM层是数据仓库的核心层之一。它定义了数据仓库中使用的共同数据结构和业务规则。C
原创
2023-11-06 12:09:15
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一、数仓如何产生价值当企业需要对不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层大多数的互联网公司的数仓结构，粗略的看一般都是分三层：ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的C
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2023-11-02 22:20:59
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一、各行业使用的分层模型不同的行业使用的分层也有所不同，但思想都差不多1.电信通讯stage层 ->bdl层 ->analysis层2.传统金融/保险ods层 ->pdm层 ->dm层3.互联网金融/电商odl层 ->bdl层 ->idl层 ->adl层二、专业术语ODL层 （Operational Data Layer）：操作数据层 保存原始数据。外
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2023-09-20 22:08:03
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2、数据仓库分层2-1、分层的简单介绍一般大数据数据仓库的分层结构如图所示：其中，ODS层是近源层，一般是同步业务端数据，数据不进行更改（但是可以扩充字段，比如更新时间、来源等）；CDM层是用来进行数据清洗、数据分析以及建模；ADS层存储的是清洗好的数据，对外提供数据服务，狭义上也称为数据集市层。CDM层又分为数据明细层DWD和数据汇总层DWS层：DWD层存储的是各种经过维度退化进行简单汇总的零散
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2023-09-26 13:46:55
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数据开发流程规范及数据监控1 数仓链路优化1.1 CDM概述CDM：公共数据层，由DWD+DWS+ADS+DIM共同构成（1）DWD核心：公共处理逻辑收敛和下沉（2）DWS+ADS的核心：统一公共指标和公共维度，减少数据的不一致性（3）DIM核心：建立整个业务范围内的一致性维度，并确保使用；1.2 公用数据沉淀CDM层需不断根据上游的数据需求，将公用数据沉淀到CDM层，为其他的数据需求提供服务，减
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2023-11-05 21:40:58
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目录1、数据仓库ETL/ELTETL层建设遇到的挑战2、数据仓库ODS层3、数据仓库CDM层4、数据仓库ADS层这是一张典型的数据仓库架构图。按自下而上的顺序，分别为数据仓库ETL（Extract-Transform-Load）、ODS（Operational Data Store）层、CDM（Common Dimensional Model）层和ADS（Application Data Stor
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2024-08-27 15:44:50
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一、数仓如何产生价值不同来源、不同形式、不同主题的数据整合起来，供给数据分析、数据挖掘、数据报表使用时，有这么一个中间层将各种原始数据科学地加工处理成下游需要的样子。这个中间层就是数据仓库产生价值的地方。二、常见架构2.1 数据垂直划分--分层ODS(操作数据层)、CDM(公共维度模型层)、ADS(应用数据层)，只是各个公司中间的CDM层的细分会有所不同，甚至对于同一公司，其中间层的
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2024-03-04 15:00:53
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0x01 如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。MID中间层是采用Inmon集线器架构
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2024-02-23 11:14:22
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### 什么是CDM数据仓库？
CDM（Common Data Model，通用数据模型）数据仓库是一种用于存储和管理企业数据的结构化层次。它通过标准化的数据模型，使得不同系统、不同部门的数据可以以一致的方式组织和处理。CDM的目标是实现数据的可互操作性，简化数据访问，并支持各种数据分析和挖掘任务。
随着企业数据量的激增，传统的单一数据处理方式已无法满足需求。CDM数据仓库通过集成多种数据源，
在数据仓库建设中，概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。conceptual data model概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，它以数据类的方式描述企业级的数据需求，数据类代表了在业务环境中自然聚集成的几个主要类别数据。概念数据模型的内容包括重要的实体及实体之间的关系。在概念数据模型中不包括实体的属性
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2023-06-30 22:31:32
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数仓学习1、什么是数仓数仓，全称为数据仓库，英文名称为Data Warehouse（简称DW），本质上就是一个存储了各种数据的数据库。数据仓库更多代表的是一种对数据的管理和使用的方式，它是一整套包括了ETL、调度、建模在内的完整的理论体系。在物理体现上，它包含数据库、ETL工具两大主要部分。 数仓可以根据底层技术简单区分为传统数据仓库（使用MySQL/oracle/Microsoft SQLser
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2023-07-04 09:57:35
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每个公司的数仓分层各有不同，根据具体业务进行划分，但是万变不离其宗，数仓分层无外乎就几大类。在阿里巴巴的数据体系中，将数据仓库分为三大层（五小层），自下而上为：数据引入层（ODS，Operation Data Store）、数据公共层（CDM，Common Data Model）和数据应用层（ADS，Application Data Service）数据仓库的分层和各层级用途如下图所示。数据引入层
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2023-10-18 08:39:26
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数据仓库分层概念数据仓库一般分为从下到上分为3层：ODS层、CDM层（DWD，DWM，DWS）、ADS层ODS层（数据准备层也称贴源层）将数据源通过ETL（抽取、转换、加载），存储至数据仓库，解决数据孤岛，保障数据集成的完整性；这一步几乎对原始数据无处理，结构上与源系统保持一致。 数据处理方法：少量的异常和错误数据处理CDM层（公共维度模型层）数据仓库层(DW)，是数据仓库的主体。 从 ODS 层
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2024-08-02 15:33:57
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作者：找不到实习与工作的小菜菜数仓分层，每一层的含义数据操作层 ODS：把操作系统数据几乎无处理地存放在数据仓库系统中。公共维度模型层 CDM：存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据 ， 其中明细事实数据、维表数据一般根据 ODS 层数据加工生成，CDM 层又细分为明细数据层 DWD 和汇总数据层 DWS ，采用维度模型方法作为理论基础，更多地采用一些维度退化手法，将维度退化至事实表中，减少
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2024-01-15 19:00:26
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11. 数仓开发之ADS层流量主题各渠道流量统计建表语句数据装载查看数据路径分析建表语句数据装载查看数据用户主题用户变动统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户留存率建表语句数据装载查看分区查看数据用户新增活跃统计建表语句数据装载查看分区查看数据用户行为漏斗分析建表语句数据装载查看分区查看数据新增交易用户统计建表语句数据装载查看分区查看数据商品主题最近7/30日各品牌复购率建表语句数据装载查看分
数据仓库中的数据表，往往是分层管理、分层计算的；所谓分层，具体来说，就是将大量的数据表按照一定规则和定义来进行逻辑划分；ADS层： 应用服务层DWS层：数仓汇总层DWD层：数仓明细层ODS层：操作数据（最原始的数据）层 -- 贴源层DIM层：存储维表ODS层：对应着外部数据源ETL到数仓体系之后的表！DWD层：数仓明细层；一般是对ODS层的表按主题进行加工和划分；本层中表记录的还是明细数据；DWS
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2023-08-10 20:00:07
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一、如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/app ODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 MID中间层是采用Inmon集线器架构的方
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2023-09-05 10:13:54
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抽取处理需要重点考虑增量抽取，也被称为变化数据捕获，简称CDC。 假设一个数据仓库系统，在每天夜里的业务低峰时间从操作型源系统抽取数据，那么增量抽取只需要过去24小时内发生变化的数据。变化数据捕获也是建立准实时数据仓库的关键技术。CDC能够帮助你识别从上次提取之后发生变化的数据。 常用的变化数据捕获方法有时间戳、快照、触发器和日志四种。时间戳方法需要源系统有相应的数据列表示最后的数据变化。（弱点：
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2024-01-15 17:14:59
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### 数据仓库层问题的复盘与解决方案
在现代数据管理的环境中，数据仓库层扮演着至关重要的角色。然而，随着数据的不断增长与业务需求的变化，数据仓库层面临着各种挑战。本篇博文将详细记录如何定位与解决数据仓库层的问题，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
#### 背景定位
在2023年的第一个季度，某大型企业的数据仓库发生了显著性能下降的问题。随着日益增加的用户请
1.概述方法论的核心：从业务架构设计到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。1.1 定位及价值统一、规范化的数据接入层（ODS）和数据中间层（DWD 和 DWS）提供标准化、共享的数据服务能力降低数据互通成本，释放计算、存储、人力等资源1.2 体系架构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ruVWiiac-165071867
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2024-06-07 21:19:40
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