1. 背景为了避免底层业务变动对上层需求影响过大，屏蔽底层复杂的业务逻辑，尽可能简单、完整的在接口层呈现业务数据，建设高内聚松耦合的数据组织，使数据从业务角度可分割，显得尤为重要。从整个集团业务条线出发，形成数据仓库总体概念框架，并对整个系统所需要的功能模块进行划分，明确各模块技术细节，建设一套完整的开发规范。2. 分层规范ODS（原始数据层）：ODS层是数据仓库准备区，为DWD层提供基础原始数据
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2023-12-14 21:38:32
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数据仓库的建模目标1.访问性能能够快速查询所需要的数据，减少数据I/O。2.数据成本减少不必要的数据冗余，实现计算结构复用，降低大数据系统中的存储成本和计算成本。3.使用效率改善用户应用体验，提高使用数据的效率 在图书管里面一个很好的图书的索引，就能提高用户的使用效率，就可以准确快速的 定位到想看的数据，想看的书，想看的数据的类别4.数据质量改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算的错误的可能性，
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2023-09-05 10:30:22
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ETL开发概述ETL是数据仓库的后台，主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤，传统数据仓库一般分为四层模型。 分层的作用：1.划分ETL阶段工作重心，便于管理2.降低开发和维护成本3.减少需求变化带来的冲击4.便于数据问题跟踪名词解释：ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市STG层在维度建模阶段已经确定了源系统，而且对源系统进行了数据评估。STG层是根据CDC策略把各个源系统的数
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2023-11-09 16:33:42
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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/appODS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集线器架构的方式，使用
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2023-10-11 11:54:35
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企业在实施BI、数据仓库和其他与数据相关的项目时或多或少都会遇到困难。我们将这些挑战分为六个类别：①性能；②数据质量；③集成；④数据定义；⑤安全；⑥架构和管理。每一个类别在从单份报表到整个数据仓库的使用案例中的重要程度都有所不同。分类没有绝对的标准，它们多多少少出自我个人经验的判断。因此，每个企业都应该有自己不同的看法。既然如此，是什么定义了这六个类别呢?我们来分析一下：1. 性能在实施
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2023-12-25 20:48:30
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数据仓库设计的目的或者衡量成功的标准： 1. 数据仓库必须使组织机构的信息变得easy存取。 2. 数据仓库必须一致地展示组织机构的信息。 3. 数据仓库必须具有广泛的适应性和便于改动。 4. 数据仓库必须在推荐有效决策方面承担最主要的角色。 5. 数据仓库为业务群体所接受的前提是被认定是成功的。
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2017-07-21 10:18:00
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LAP
ROLAP
MOLAP
ClientOLAP
DSS
ETL
Adhocquery
EIS
BPR
BI
Datamining
CRM
MetaData
Data warehouse
本 世纪80年代中期,"数据仓库之父"William H.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念,随后又给出了更为精确的定
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2024-08-22 12:58:59
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谈到数据仓库的分层，你知道为什么要分层吗？ 你可能会这么说。。。什么1、清晰数据结构、复杂问题简单化2、减少重复开发、统一数据口径分层是有业务需求才去做的，而不是为了分层而分层。由于你的数据量又大又杂，数据一点都不好用，所以出现了分层。所以分层本质上是解决了易用性，降低使用数据的成本。如果不分层的话，会怎么样呢？不分层的话，不同的人需要同一份数据时，都需要都从原始数据开始计算，同时也会造
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2024-03-30 22:31:54
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最近由于比较多的与新的第三方系统进行各种数据的交互，免不了要把实时的用户表格以及代码表格同步过去，这个时候我们就想说使用比较低成本和简单的方式把我们需要的数据正确的同步到一个中间库中去，然后再由第三方系统通过同样的方式从中间库中取得相关的数据。于是我们就使用上了ETL。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（t
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2023-09-20 15:39:50
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数据仓库的软件开发生命周期需求工程设计实施和单元测试集成和系统测试操作和维护 传统上，数据仓库项目遵循软件开发生命周期模型的一个变体，称为瀑布模型。虽然文献中有多个版本，各阶段的数量和名称不同，但它们都遵循分阶段的方法。此外，这些模型具有广泛的共同规划，然后是全面的设计、实现和测试。在流程开始时给出用户输入，然后在实施和测试过程中转入技术系统。其中一些分阶段模型允许在过程中回退步骤，例如，如果
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2023-06-09 22:18:32
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数据仓库开发是现代企业中数据处理和分析的重要组成部分。它可以将来自不同来源的数据整合到一个统一的系统中，使得企业能够进行深入的数据分析和报告。在这个过程中，我们会遇到一系列技术挑战，包括数据整合、数据质量、数据存储及性能优化等。本文将通过实际的开发经验，分享如何构建一个高效的数据仓库。
## 背景定位
在初始阶段，我们的技术痛点主要体现在以下几个方面：
- 数据源的多样性导致数据整合困难。
-
数据仓库开发的流程是确定 用户需求——>设计和建立数据库——>提取和加载数据 ， 其中设计和建立数据库步骤中分为：确定事实表和维度表设计事实表设计维度表实现数据库设计而提取和加载数据分为：校验数据迁移数据数据净化转换数据因此当我们有建立数据仓库的需求时候，首先按照需求设计数据仓库的模型，然后根据设计好的模型对原有数据库进行ETL处理。Pentaho根据整个流程整
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2023-08-21 12:32:47
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数据仓库(data warehouse)是一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合,它用于支持 经营管理中的决策制定过程。所谓主题,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面。数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是象业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。所谓集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的
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2024-06-20 15:34:52
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企业级的大数据平台，Hadoop至今仍然占据重要的地位，而基于Hadoop去进行数据平台的架构设计，是非常关键且重要的一步，在实际工作当中，往往需要有经验的开发工程师或者架构师去完成。今天的大数据开发分享，我们就来讲讲，基于Hadoop的数仓设计。数据仓库，是数据存储管理的重要一环，基于Hadoop的数据仓库工具Hive，提供类SQL语言，HiveQL去实现基本的查询。但是Hive并非唯一的选择，
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2023-08-12 15:40:55
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数据开发技术方向主要有数据仓库、在线分析处理（OLAP）以及数据挖掘三部分组成。数据仓库架构数据仓库数据仓库 Data Warehouse，DW 关于数据仓库概念的标准定义业内认可度比较高的，是由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出： 中文定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相
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2024-01-02 13:34:28
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最好的开源ETL工具列表与详细比较:ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。使用这样的数据库和ETL工具使数据管理任务更加
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2023-08-16 22:25:38
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本篇主要介绍ETL工具包、数据评估系统、数据清洗系统和可用的脚本语言。书中介绍的一些厂商的工具包比较早，不太符合目前的主流市场，因此我们只是简单介绍一下，并不推荐大家使用。书中介绍的ETL工具包的产品如下：Ab InitioAscential DataStageBusinessObjects Data IntegratorCognos DecisionStreamComputer Associat
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2024-05-30 11:08:20
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ETL的过程原理和数据仓库建设 作者：
奥勒菲 2008年6月12日
1.引言 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。 目前，国内的大中型企业基本都具有四年以上计算
What are the four basic Data Flow steps of an ETL process?在ETL过程中四个基本的过程分别是什么？答：Kimball数据仓库构建方法中，ETL的过程和传统的实现方法有一些不同，主要分为四个阶段，分别是抽取（extract）、清洗（clean）、一致性处理（comform）和交付（delivery），简称为ECCD。1．抽取阶段的主要任务
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2023-09-22 20:55:00
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目录1、概述2、抽取作业（Extract）2.1 手工开发抽取作业时候的常用方法2.1.1 当数据源和DW为同一类数据库时2.1.2 当数据源和ODS为不同类型数据库时2.2 更新数据的时间和数量的问题2.2.1 实时抽取数据2.2.2 批量抽取数据2.2.2.1 常用实现2.2.2.2 全量下载&增量下载3、转换作业（Transform）3.1 数据清洗3.2数据转换4、加载作业（Lo
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2023-07-26 08:27:30
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