数据治理及数据仓库模型设计-02
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
数据治理主题库设计
数据治理主题库设计
设计一个数据治理主题库可以遵循以下步骤：
1. 定义目标和范围：明确数据治理主题库的目标和范围，确定需要收集哪些数据和相关信息。
2. 确定数据分类标准：根据实际需求，将数据分类为不同的主题。
例如，可以将数据分为数据资产、数据质量、数据安全等主题。
3. 设计数据模型：为每个主题设计相应的数据模型，明确主题的属性、关系和操作方式。
4. 收集和整理数据：根据定义的数据模型，收集和整理相应的数据。
可以使用数据仓库、数据湖等技术工具来存储和管理数据。
5. 设计数据访问接口：为数据治理主题库设计数据访问接口，包括查询和操作接口。
可以使用API、Web界面等方式提供接口。
6. 设计元数据管理：为了更好地管理数据，可以设计元数据管理系统，记录和管理数据的元数据信息，包括数据来源、数据质量、数据安全等信息。
7. 设计数据治理策略：制定相应的数据治理策略，包括数据采集、数据清洗、数据安全和访问控制等方面的策略。
8. 实施数据治理主题库：根据设计的数据治理主题库和策略，进行实施工作，包括数据收集、整理、存储和访问等方面的工作。
9. 定期评估和更新：定期评估数据治理主题库的效果，根据评估结果进行更新和改进，以保证数据治理工作的持续性和有效性。
以上是一个基本的数据治理主题库设计的步骤，具体实施时还需要根据实际情况进行调整和完善。
数据仓库模型的设计
数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。
2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。
因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。
一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。
概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。
1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。
因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。
2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。
数据仓库设计方案
数据仓库设计方案【正文】一、引言数据驱动的决策已经成为企业中不可或缺的一部分。
为了有效地管理和分析海量的数据，数据仓库设计方案应运而生。
本文将介绍数据仓库的概念、设计原则和关键步骤，帮助企业构建高效可靠的数据仓库。
二、数据仓库概述数据仓库是指将各类数据整合、清洗、转化并存储于统一的数据存储区域，旨在为决策支持系统提供准确可靠的数据服务。
其设计方案需要考虑多个方面，包括数据源、数据的抽取与转换、数据建模和数据的加载等。
三、数据仓库设计原则1. 一致性：数据仓库应该保持与源系统的数据一致性，确保决策所依据的数据准确无误。
2. 高性能：数据仓库需要具备高性能的查询和分析能力，以满足用户对数据的实时性和响应性要求。
3. 安全性：严格管理数据仓库的访问权限，确保敏感数据的安全性和隐私保护。
4. 可扩展性：数据仓库需要具备良好的扩展能力，能够适应数据量的增长和业务需求的变化。
5. 可维护性：数据仓库的设计应该具备良好的可维护性，便于数据的更新、维护和监控。
四、数据仓库设计步骤1. 需求分析：明确数据仓库的功能和目标，分析业务需求和数据源的特点，为后续的设计提供指导。
2. 数据抽取与转换：根据需求分析的结果，选择合适的数据抽取方式，并进行数据的清洗、转换和集成。
3. 数据建模：根据业务需求和数据源的特点，设计数据仓库的物理和逻辑模型，并建立相应的维度表和事实表。
4. 数据加载：将清洗和转换后的数据加载到数据仓库中，并进行合理的存储和索引，以便进行后续的查询和分析。
5. 数据质量控制：定期监控数据仓库的数据质量，并进行必要的修复和优化，确保数据准确无误。
6. 安全管理：建立合适的权限控制机制，确保数据仓库的安全性和合规性。
五、数据仓库设计工具和技术1. ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具可以帮助实现数据的抽取、转换和加载，实现数据仓库的数据集成和清洗。
2. 数据建模工具：数据建模工具可以辅助设计数据仓库的物理和逻辑模型，提供建模、维护和文档化的功能。
数据仓库概要设计
数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。
数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。
因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。
1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。
数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。
数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。
数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。
2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。
数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。
b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。
ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。
c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。
d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。
3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。
需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。
b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。
概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。
c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
大数据治理课程设计
15分钟课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握本节课的核心概念，如×××（具体知识点），并能够准确运用相关术语进行表达。
2. 学生能掌握×××（学科方法或技能），例如，通过分析实例，运用×××方法解决问题。
技能目标：1. 学生能够运用×××（具体技能）解决实际问题，如运用×××软件进行数据处理、分析等。
2. 学生能够通过小组合作，有效沟通，共同完成课堂任务，提高团队协作能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极主动地参与课堂讨论，敢于表达自己的观点，培养自信心和批判性思维。
2. 学生能够认识到×××（学科领域）在现实生活中的重要性，激发学习兴趣，培养探究精神。
3. 学生能够尊重他人的意见，学会倾听，培养良好的沟通能力和人际交往能力。
课程性质：本节课以实践性、探究性为主，结合理论讲解，注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程设计将注重启发式教学，激发学生的学习兴趣，培养其自主学习能力。
教学要求：教学过程中，教师需关注学生的个体差异，因材施教，确保每个学生都能在课堂上获得成就感。
同时，注重培养学生的团队协作能力和情感态度价值观。
通过分解课程目标为具体的学习成果，以便于后续的教学设计和评估。
二、教学内容本节课依据课程目标，选择以下教学内容：1. 知识点讲解：介绍×××（具体知识点），结合课本第×章第×节内容，通过实例解析，让学生理解并掌握相关概念。
-×××（具体概念1）-×××（具体概念2）2. 技能训练：教授×××（具体技能），指导学生运用×××软件或工具进行操作实践，提高解决实际问题的能力。
数据治理中的数据仓库与数据湖
数据治理中的数据仓库与数据湖随着数据量的迅速增长，管理和利用数据变得愈发困难。
数据治理便应运而生，通过规范数据的管理、保护和使用，使得数据能够更好地为企业服务。
其中，数据仓库和数据湖作为数据治理的重要样本之一，也越来越多地受到业界的关注。
一、数据仓库数据仓库是一个专门的数据管理系统，用于处理企业级数据和大型数据集。
与传统的数据仓库不同，现代的数据仓库不仅能够处理结构化数据，还能够处理半结构化和非结构化数据。
其目的是通过收集多个数据源的数据，将它们存储起来，从而为企业提供更好的数据分析和决策支持。
数据仓库具有以下优点：1. 可以在一个集中的位置存储数据，方便管理和分析；2. 进行容错处理和备份，提高数据的安全性和可用性；3. 通过数据清洗和转换，消除数据的冗余和噪音，保持数据的准确性；4. 可以进行复杂的查询和分析，为企业决策提供更可靠的支持。
二、数据湖数据湖是一个开放的数据存储平台，用于存储结构化、半结构化、非结构化数据。
与数据仓库相比，数据湖更加灵活和可扩展。
数据湖采用的是“采集-存储-处理”三步骤，将数据以原始形式存储起来，从而保留数据的原始意义和价值。
数据湖的优点包括：1. 可以存储数千亿字节的数据，实现横向扩展；2. 可以处理不同的数据类型，不受结构限制，保留原始意义；3. 向大数据系统提供数据以及实时流分析；4. 更灵活地支持不同需求的用例。
三、数据仓库与数据湖的区别和联系1. 存储方式不同数据仓库中的数据需要经过清洗，整理后存储在已经存在的结构中。
而数据湖中的数据保持原始的形式，没有被任何形式的改变，只是被分拣和存储在数据湖中。
2. 数据类型不同数据仓库主要存储的是结构化数据，例如具有固定模式的数据集合。
而数据湖则包含结构化、半结构化和非结构化数据。
3. 实时性问题由于数据仓库需要进行事先初步的ETL处理，难以实现实时计算。
而数据湖却可以通过结合流式数据处理引擎来实现流处理，保证了处理速度和实时性。
数据治理与数据治理成熟度模型
数据治理与数据治理成熟度模型一、数据治理概述数据治理是组织中对于数据的管理和控制的一系列活动和策略。
它涵盖了数据的获取、存储、使用、共享、保护和销毁等各个环节。
有效的数据治理对于确保数据的质量、安全性和合规性至关重要。
随着数据量的爆炸性增长和数据类型的多样化，数据治理的重要性日益凸显。
1.1 数据治理的核心要素数据治理的核心要素包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据合规性、数据可用性和数据价值。
这些要素共同构成了数据治理的基石，确保数据在组织内外部的流通和使用是可控和可靠的。
1.2 数据治理的实施策略数据治理的实施策略需要从组织的层面进行规划和部署。
这包括制定数据治理政策、建立数据治理组织架构、明确数据治理责任、制定数据治理流程和标准、以及实施数据治理技术解决方案。
二、数据治理成熟度模型数据治理成熟度模型是一种评估组织数据治理能力的方法，它可以帮助组织了解自身在数据治理方面的现状，并为改进和提升数据治理水平提供指导。
成熟度模型通常分为不同的级别，每个级别代表了组织在数据治理方面的不同成熟阶段。
2.1 数据治理成熟度模型的级别划分数据治理成熟度模型通常分为五个级别，从低到高依次为：初始级、可管理级、定义级、量化管理级和优化级。
每个级别都有其特定的特征和要求，组织可以根据自身的情况，对照模型进行自我评估。
2.2 数据治理成熟度模型的评估方法评估组织的数据治理成熟度通常包括以下几个步骤：自我评估、数据治理审计、专家评审、以及制定改进计划。
通过这些方法，组织可以识别出数据治理的强项和弱点，并据此制定相应的改进措施。
2.3 数据治理成熟度模型的应用价值应用数据治理成熟度模型可以帮助组织实现以下几个目标：提高数据治理的透明度、促进数据治理的持续改进、加强数据治理的合规性、提升数据的质量和价值、以及增强组织对数据风险的管理能力。
三、数据治理实践与挑战数据治理的实践是一个持续的过程，涉及到组织文化、技术、流程和人员等多个方面。
数据治理与数据中台架构方案
明确数据质量的责任人，对数据质量问题进 行追溯和问责。
建立数据校验机制
在数据采集、处理、存储等环节设置校验规 则，确保数据的准确性和完整性。
开展数据质量培训与宣传
提高全员的数据质量意识，促进数据质量的 持续提升。
03
数据中台架构设计
整体架构设计思路及特点
01
以数据为核心，构建标 准化、规范化的数据处 理流程。
场景四：其他创新业务支持
新业务探索
利用数据中台的数据处理和分析能力，探索新的 业务领域和商业模式。
创新应用
基于数据中台的数据资源和技术能力，支持业务 创新应用，如智能客服、智能风控等。
数据服务
提供数据服务接口，支持外部系统和应用的数据 需求。
06
效果评估与总结
效果评估指标体系构建
数据质量评估指标
02
方案价值
本方案将帮助企业构建一套完整的数据治理与数据中台架 构体系，实现数据的规范化管理、高效化利用和创新化应 用。这将有助于提升企业的数据管理和应用能力，加速业 务创新和发展，为企业的数字化转型提供有力支撑。同时 ，本方案还将降低企业的数据管理和应用成本，提高企业 的运营效率和竞争力。
02
数据治理体系构建
建立完善的数据备份和恢复机 制，确保数据的可靠性和业务
的连续性。
04
数据治理与数据中台融合实施
实施步骤划分及关键节点控制
实施步骤划分
明确数据治理与数据中台建设的各个阶段，包括需求调研、架构设计、开发实 施、测试验证、上线发布等。
关键节点控制
识别实施过程中的关键节点，如需求确认、设计评审、数据迁移、系统切换等 ，制定详细的控制措施和计划。
项目目标
《数据仓库建模》课件
分析型数据仓库（Analytical Data Warehouse, ADW）：用于数据分析、 报表生成和数据挖掘等高级应用场景。
第三章
数据仓库建模理论
C ATA L O G U E
维度建模理论
总结词
维度建模理论是一种以业务需求为导向的数据仓库建模方法，通过构建事实表和维度表来满足业务分析需求。
01
CATALOGUE
02
05
索引技术
索引概述
01
索引是提高数据仓库查询性能的重要手段，通过建立索引
可以快速定位到所需数据，避免全表扫描。
索引类型
02
常见的索引类型包括B树索引、位图索引、空间索引等，根据
数据仓库中数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
索引维护
03
定期对索引进行维护，如重建索引、更新统计信息等，以
包括数据库连接技术、数据抽取技术、数据转 换技术、数据加载技术和元数据管理等。这些 技术是ETL过程的基础，确保了ETL过程的稳定 性和高效性。
提供了图形化界面和自动化功能，使得ETL过程 更加高效和易于管理。常见的ETL工具有 Apache NiFi、Talend、Pentaho等。
ETL工具
数据仓库的性能优化
对数据进行必要的转换和处理，以满足业务需求和数据仓库模 型的要求。
ETL过程
数据存储
将转换后的数据加载到数据仓库中， 确保数据的存储安全和可靠。
数据加载策略
根据数据量、数据变化频率等因素选 择实时加载或批量加载。
数据审计
记录数据的加载过程和结果，以便进 行数据审计和追溯。
ETL技术
ETL工具和技术
第一章 数 据 仓 库 建 模
目录
数据治理及数据仓库模型设计
数据治理及数据仓库模型设计数据治理是指针对组织的数据资产进行管理和控制的一系列策略、规则、流程和工具的框架。
数据仓库模型设计是指根据组织的需求和业务规则设计数据仓库的结构，包括数据模型、数据流程和数据定义等。
数据治理的目标是确保数据准确、完整、一致和可信，以支持组织的决策和业务运营。
数据治理包括以下几个方面的内容：1.数据质量管理：对数据进行质量评估、监控和改进，确保数据的准确性和可靠性。
2.数据安全与隐私管理：制定数据安全和隐私政策，保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和滥用。
3.数据规范管理：制定数据规范和标准，确保数据的一致性和可比性，方便数据的集成和共享。
4.数据访问和权限管理：定义数据访问和权限控制策略，保护敏感数据的访问和使用，确保数据的合规性和合法性。
5.数据生命周期管理：对数据的创建、存储、共享、使用和销毁进行管理，确保数据的有效性和可管理性。
在数据治理的基础上，设计数据仓库模型是实现数据驱动决策的关键环节。
数据仓库模型设计包括以下几个步骤：1.需求分析：了解组织的业务需求和决策需求，确定需要收集和分析的数据。
2.数据建模：根据需求分析结果设计数据模型，包括概念模型、逻辑模型和物理模型，确保数据的一致性和可查询性。
3.数据抽取和加载：确定数据从各个源系统抽取的策略和方法，并设计数据加载过程，确保数据的准确性和完整性。
4.数据集成和转换：将来自不同源系统的数据进行集成和转换，统一数据的格式和定义，方便数据的分析和查询。
5.数据存储和索引：确定数据的存储结构和索引策略，提高数据的查询性能和可扩展性。
6.数据访问和查询：设计数据访问和查询接口，方便用户通过查询工具和报表系统获取数据。
7.数据维护和更新：设计数据维护和更新的策略和过程，包括数据清洗、数据转换和数据更新等。
8.数据安全和备份：制定数据安全和备份策略，保护数据的安全性和可恢复性，防止数据丢失和损坏。
综上所述，数据治理和数据仓库模型设计是组织实现数据驱动决策和业务运营的重要环节。
数据仓库的建立与数据治理
数据仓库的建立与数据治理随着科技的发展以及互联网的普及，数据的重要性越来越受到人们的关注。
数据对于企业的决策制定以及业务发展都具有至关重要的作用。
数据仓库则是一个能够满足企业数据需求的专门设计的存储设施，它能够提供丰富的分析、报告、决策支持和信息共享服务，实现对之前数据的查询和分析。
在建立数据仓库前，需要进行前期准备工作，包括数据管理、数据分析、数据设计以及数据模型等。
而数据治理则是快速发展的企业发展所必需的管理实践。
数据治理可以确保企业数据分析和数据挖掘的可靠性、精度和完整性。
其他使用数据的组织和部门可以依此监管数据的质量，提供更好的数据分析和互通的基础。
数据治理中极为重要的一个要素就是数据质量管理。
数据质量管理需要确保所用数据的合法性、时效性、准确性和相关性。
企业合理地控制这些数据可以避免返工和调整，有助于提高其生产效率和竞争能力。
数据仓库的建立不仅仅是一项技术工作，产品和服务的使用经验以及数据培训也是至关重要的。
企业需要进行不断的学习和掌握新技术，将这些技术用于企业的业务实践中，不断提升企业的绩效水平。
在实施数据治理和数据仓库建设的过程中，企业需要积极参与全局性的咨询和决策。
通过启动数据治理计划和数据仓库项目，企业可以提高数据的质量和准确性，获得更好的数据安全和数据分析的性能表现。
值得注意的是，数据仓库并不是一个独立的单体，而是一个体系结构，包括数据源、数据存储、数据访问和数据集成等多个方面。
数据仓库的设计和实施要深入了解企业的业务需求和数据资源，确保数据资源得到适当的管理或更新，从而提供企业所需的数据分析和业务支持服务。
在企业实施数据治理和数据仓库项目的同时，还需要考虑工作流程设计，建立业务角色和数据模型，并且对数据加密、数据备份和数据恢复等问题进行适当的安全性保障。
通过这些措施，可以可靠地保证数据资源的有效管理和安全性。
数据仓库建设的关键是要坚持以业务需求为导向，将数据与业务相结合，实现数据资源的充分利用和价值创造。
数据仓库的设计和建模
数据仓库的设计和建模随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越多的数据。
数据仓库应运而生，成为企业中的重要一环。
数据仓库的设计和建模是确保数据仓库能够正常运行的关键一步。
本文将为您介绍数据仓库设计和建模的过程和注意事项。
一、数据仓库的设计数据仓库设计是指选择适合企业现有业务模型的数据仓库，以及选择适合的数据仓库模型。
在数据仓库设计过程中，需要注意以下几点：1.需求分析在设计数据仓库之前，必须先了解企业的需求。
只有充分了解企业的需求，才能选择适合的数据仓库模型。
的确，基本的关系型数据仓库并不是适合所有企业的最佳选择。
有些企业需要NoSQL数据存储解决方案；另一些企业可能需要一个大数据仓库。
2.选择合适的结构设计数据仓库的一个重要方面是结构。
企业需要选择一个适当的结构，以方便数据仓库的管理。
该设计需要考虑到多个因素，如数据交换、备份和恢复等方面。
3.确定数据清洗规则仓库设计人员需要为仓库中的数据制定一些清洗规则。
例如，数据可以进行缺失值检查；去除不匹配的条目；并标准化数据格式。
所有这些工作都是为了保证数据质量。
4.数据集成在数据仓库中，数据可以从多个来源汇总，包括企业主机、云存储、应用程序和外部第三方服务，还可以使用ETL(抽取、转换和加载)工具来协调所有这些数据源。
5.元数据管理元数据管理是管理数据仓库的一个关键方面。
元数据是有关数据的数据。
在数据仓库中，元数据指用于管理和发现数据资源的数据。
这些数据包括数据定义、数据源、字段名称和数据类型等。
二、数据仓库的建模数据建模是一个基于模型的设计方法，它将复杂的数据模型转化为可视化的图形模型，以简化数据的管理和维护。
数据建模应该包括以下步骤：1.确定数据实体数据建模开始于确定数据实体。
数据实体就是指组织中的实际事物，例如客户、订单、产品。
通常情况下，数据实体可以通过问题领域的分析来确定。
2.确定关系确定数据实体后，需要确定数据实体之间的关系。
关系通常定义为“一对多”、“多对多”或“一对一”，可以通过实体之间的相互依赖性来确定。
数据治理运营模型的类型
数据治理运营模型的类型数据治理是一种管理和保护企业数据资源的方法，它对数据的生命周期进行全面的管理和监控。
数据治理运营模型是数据治理实施的框架和指南，它可以帮助组织有效地管理数据，并确保数据的质量、准确性和一致性。
根据数据治理运营模型的不同特点和目标，可以将其分为以下几种类型。
1. 中央集权模型中央集权模型是一种以中央数据治理团队为核心的模型。
在这种模型下，中央团队负责制定数据治理策略、规范和流程，并监督和协调各部门的数据治理工作。
中央集权模型能够确保数据治理的一致性和统一性，但可能会导致数据治理过于僵化和繁琐。
2. 分散模型分散模型是一种将数据治理责任分散到各部门或业务单位的模型。
在这种模型下，各部门或业务单位负责自己的数据治理工作，并按照中央团队的指导原则进行操作。
分散模型能够更好地适应各部门或业务单位的需求，但可能会导致数据治理的不一致和冲突。
3. 混合模型混合模型是一种结合中央集权模型和分散模型的模型。
在这种模型下，中央团队负责制定数据治理策略和规范，各部门或业务单位负责执行和落实。
中央团队和各部门或业务单位之间通过协调和合作来实现数据治理的目标。
混合模型能够兼顾中央统一和部门自主的需求，但需要较好的沟通和协调。
4. 社区模型社区模型是一种通过数据治理社区来实现数据治理的模型。
在这种模型下，各部门或业务单位可以成立数据治理社区，共同制定数据治理的规范和流程，并共享经验和资源。
社区模型能够促进信息的交流和共享，提高数据治理的效果，但需要较好的组织和管理。
不同类型的数据治理运营模型在实践中各有优劣。
组织可以根据自身的需求和情况选择适合的模型，以实现高效、可靠和可持续的数据治理。
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DATAGURU专业数据分析社区 数据治理及数据仓库模型设计 讲师 郑保卫 孙斌
上一节课的问题
视频大小和时间长短问题； 同学们各种提问，建议集中到论坛版本上（/thread-478920-1-1.html） 课程内容安排——
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低成本获取高端知识 技术成就梦想
炼数成金
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15
数据 统一
• 将相同含义的数据进行了不同名称的命名及管
理 • 相同名称的数据在各系统中以不同的含义使用 • 欠缺数据命名和数据定义的标准
存在 问题
数据 整合
及时 导致不能有效地管理数据 • 为了反映新需求时需要投入大量的时间了解数 DATAGURU 专业数据分析社区 • 各系统使用不同的数据长度或数据类型，因此 提供 据的含义从而不能及时地向用户提供所需信息 数据迁移时易出现错误 数据治理及数据仓库模型设计 讲师 郑保卫 孙斌
词素拆分通常会在excel模板中进行。首先为参与工作的人员讲解如何判别词素，之后由工作人员分工操作、分别进行词素拆分。之后大
家分工的词素拆分成果，要把词素合并在一起整合、再讨论和确认。
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怎样定制标准单词——单词的英文缩写商定，同义词选定
标准单词
标准用语
分类词
标准域
数据治理及数据仓库模型设计
将数据分为编码域、编号域、组域等，定义标准的数据类型(文字、数字、日 期等)和长度，以明确数据范围
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数据标准化的小例子
原属性名(标准化对象) 词素 标准单词对象 词素 词素
词素分析
年收Hale Waihona Puke 额年＋收入
提高数据品质、减少管理费用、提高数据治理效率
对业务用语、单词、域、编码 进行标准化
建立数据标准管理机构
定义数据标准化步骤
企业数据标准化
• 缺乏数据标准政策 • 业务单位或模块单位进行系统开发，可能会出 现子系统间定义的数据不能相互使用的问题 • 构建企业数据仓库等整合性数据库时加大了数 据含义的理解难度和是判断重复存储的难度 • 缺乏对企业数据标准和监控步骤的管理，从而
英文及缩写命名 同义词分组
定义域的 数据类型及长度
构建标准用语词 典
收集源数据
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构建标准单词词 构建标准域词典 DATAGURU 专业数据分析社区 典
数据标准化的起点——选定标准化范围和目标
标准化对象是指工程项目范围内使用的数据。进行数据标准化之前要收集需要进行数据标准化的对象，一般是从专业用语词典，表定义书， 编码定义书， ERD，DB Catalog，专业书籍，报道材料，人物访谈中收集。并且和客户商定最终产出物的形态，除了标准词典之外，是否 还要做所有老字段的标准化命名。
数据架构 设计原则
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数据标准化中的几个术语
词素
具有某种特定含义的最小单位单词 标准化工作时，将现行用语分解成最小单位意义，并确定标准单词 将具有词典意义的最小单位单词定义为标准单词 标准单词是业务用语的基本组成元素 指使用标准单词按照命名规则(修饰词+分类词）生成的所有标准项目名， 包括实体名、实体的属性名、表名、列名、域名等 表示实体或实体属性类型的标准单词 为能够从用语可以推测内部数据值类型的标准单词
＋
额
标准域
标准用语
标准单词
金额
类型： 数字型 长度： 19，2
年收入金额
类型： 数字型 长度： 19，2
年 收入 金额
额的标准是 ‘金额’
分类词
修饰词 标准单词 标准单词
分类词(域) 标准单词
金额
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年
收入
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＋
金额
数据标准化的实施流程
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
词素分析 外部员工编号 部员工编号 员工编号 工编号 编号 外部员工 部员工 员工 外部
分析结果 不存在 不存在 不存在 不存在 存在 不存在 不存在 存在 存在
考虑定义命名规则
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怎样定制标准单词——词素拆分
元数据(meta data)信息
收集数据标准化的对象
表定义书 & 编码定义书
标准元数据
表定义书
编码定义书
标准 源信息
ERD & DB样本信息 书籍/报告书 & 人物采访
ERD
DB样本 信息
书籍 报告书
人物 采访
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怎样定制标准单词——词素拆分
通常情况下，单词英文缩写的使用次序： 国际英文惯例 > IT系统常用的英文缩写 > 项目中商定的英文缩写的规则
•同义词是指多个不同的单词、但是表达相同的业务含义。 •选定具有代表性的单词后将其定义为标准单词，以后在只使用标准单词，禁止使用其同义词。未
来新的建模过程中，申请的实体名(表中文名)、属性名（字段中文名）如果包含了同义词，那么标
英文名和英文简写命名规则
英文名使用大写。英文简写中不包含空白或其他字符。 REMARK，CUSTOMS
例
单词的英文简写需要保持唯一性。
应为缩略词长度: 尽可能保持在4位、5位以内。 (固有名词及已经作为通用缩略词除外) ICBC（中国工商银行），RMB（人民币） IDENTIFY IDNT ID PASSWORD PSWR PWD or PW AMOUNT(金额) AMT YEAR and MONTH and DAY YMD
单词词典构建中的一个重要环节就是要进行词素分析。先选择要参考的基准词典后从左侧顺序的去掉一位后域基准表进行比较
后确定是否注册到单词词典中。
单词词典的构建
选择基准词典
基准词典
词素分析
词素分析
单词的定义及分类
同义词分组
构建标准单词词典
外勤 外部 ⋯ 员工 词典 ⋯ 编号 序号 编码 ⋯ 数量 率 ⋯ 日期 年月日 ⋯
运维 难度
数据标准化在数据治理体系中的重要性
标准化是数据治理的重要基石，数据标准化的实施可以作为数据治理整体工作的起点。
数据架构政策构成
• DA 愿景 • DA 方向 • DA 目标
• DA 原则
• DA 框架
数据架构政策
数据架构管理体系 数据管理 数据 管理 组织 数据 管理 流程 迁移指南 数据 标准化 安全指南 其他管理指南 流程向导 产出物 数据结构 数据建模 方法论
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上一节课的问题
关于数据治理能否落地的问题—— 三个关键要素： 1、方法论；
2、人员(实施经验)；
3、工具软件（自动化程度）。
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什么是数据标准化？
为了顺利地进行数据标准化，需要制定一个具体的数据标准化流程。
标准化对象选 定
制定详细的 执行计划 确定标准化原则 定义标准化指南 （命名规则等）
单词标准化
域标准化
用语标准化
对数据模型 应用标准化 判断用语的 遵守
选择基准词典
分析数据类型 域分类 及选定标准 定义域
词素分析
单词的定义
用语定义
选定标准化对象
数据标准化是对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并 且提供运维这套数据标准成果的科学流程。通过数据标准化可以防止用语的混乱使用，维持企业数据模型的一贯性， 确保数据的正确性及质量，并可以提高开发生产性和数据管理的一贯性和效率性。
实现企业数据标准化
第1课 数据治理初步介绍，概念、意义、价值、包含内容、管理流程、管理组织架构。
第2课 数据标准化的概念介绍及重要性，项目的实施流程，包含的内容，以及量身定制企业级标准单词词典 的方法。
第3课 数据标准化中的标准域和用语词典的制作方法、实施流程、管理组织架构和责权分工、管理流程
第4课 数据模型管理的初步介绍，包括数据模型的概念、管理意义、实践中的管理办法以及各层模型中的映 射。 第5课 元数据管理、源代码的应用程序影响度分析、数据质量及数据治理系统的管理模块介绍