自下而上的数据仓库构建方法
SSAS实例
实例一：自上而下生成CUBE一、生成空的CUBE多维数据集1、BIDS－＞创建SSAS项目：mycube12、在“解决方案资源管理器”中可以看到“数据源”，“数据源视图”等，进行相应的构建3、右击“多维数据集”文件夹，单击“下一步”－＞不使用数据源生成数据集－＞下一步4、对于数据立方而言，度量是构成立方体的重要部分，在没有数据源的情况下，首先要定义立方体的度量，如根据“财务管理数据立方”创建一个度量设置－＞下一步5、维度的处理，SQL2005给出一个模板来创建时间维度，而且通过模板创建维度是十分完整的注：维度创建时，有一个重要的选项就是“SCD”，该选项将维度标识为渐变维度，如果选择了该项，则向导会创建其他属性以支持渐变维度操作：除了时间维之后，再如图添加新的维度，客户、地区、产品6、定义维度的时间段6、如果要定义时间维度的会计年度、生产年度和报表年度，则需要这步来设置7、新建维度的处理即在没有数据源的情况下，将多维数据集的维度与在没有数据源的情况下创建的多维数据集的度量值组进行关联。
－＞完成向导即在没有数据源的情况下，生成了多维数据集，即是一个空的CUBE二、生成关系架构：即根据多维数据集生成关系架构、创建数据仓库1、选择SSAS－＞数据库菜单中－＞生成关系架构－＞向导2、设置关系架构目标，即数据源，如果没有，则需要新建一个－＞下一步注：要求新建的数据源DB（如：mydb）必须存在3、“主题区域数据库架构选项”来控制架构的生成及定义保留数据4、使用“指定命名约定”窗口，即定义在创建架构对象时架构生成向导所使用的命名约定5、单击下一步－＞将生成架构和包，即可以在关系DB(mydb中)去查看生成的对象与结构，并且相应的维表是有数据的（如：时间维）如图：时间维表如图：星型结构实验二：自下而上生成CUBE一、操作步骤：1、BIDS－＞创建SSAS项目：mycube2－＞右击“数据源”－＞创建新数据源－＞向导2、根据向导，新建数据源连接根据自下而上生成CUBE的原理，定义连接后如下：即将AdventureWorkDW数据仓库作为mycube2项目的数据源3、定义数据源视图，即把数据仓库中的一部分作为Cube的操作对象，数据源视图是一个元数据的UDM，该元数据来自指定的表及数据源在项目中定义的视图，通过在数据源视图中存储元数据，可以在开发过程中使用元数据，而无需打开任何基础源的连接操作：A、右击数据源视图－＞新建数据源视图－＞选择创建的数据源“AdventureWorkDW”B、在“选择表和视图”－＞可用对象－＞ctrl+ DimCustomer DimGengraphyDimProduct DimTime FactInternetSales等，然后单击“＞”，将选中的表，添加到“包含的对象”列表中。
数据仓库的建立与管理
数据仓库的建立与管理随着数据规模的不断增长以及业务需求的不断变化，越来越多的企业开始重视数据仓库的建设和管理。
数据仓库是指一个集成、主题化、时间基础的数据集合，用于支持企业的决策分析。
在本文中，我们将探讨数据仓库的建立与管理的重要性、方法和技巧。
一、数据仓库的建立与管理的重要性数据仓库的建立和管理对企业的发展和运营具有重要的意义。
首先，数据仓库可以提供更加准确和可靠的数据。
数据仓库将企业内部各部门的数据进行整合和加工，消除了数据源的不一致性和重复性，提高了数据的准确性和可靠性。
其次，数据仓库可以提供更加灵活和全面的数据查询和分析功能。
作为企业决策支持的核心系统，数据仓库可以灵活地支持各种查询和分析需求，提供全面的数据视角和多维度的数据分析结果。
最后，数据仓库可以帮助企业提高决策的效率和质量。
通过数据仓库，企业可以从海量的数据中快速分析出关键的信息和趋势，为企业的决策提供有力的支持。
二、数据仓库的建立方法数据仓库的建立包括数据建模、数据抽取、数据清洗、数据加工、数据存储和数据查询等多个环节。
下面，我们将分别介绍这些环节的具体方法和技巧。
1. 数据建模：数据建模是数据仓库建立的第一步。
数据建模包括概念模型、逻辑模型和物理模型。
概念模型是对业务过程的描述，逻辑模型是将概念模型转换成数据表的结构，物理模型是将逻辑模型映射为数据库实现。
数据建模是数据仓库建立的基础，需要仔细推敲业务需求，保证模型的规范和准确。
2. 数据抽取：数据抽取是将不同数据源的数据引入数据仓库的过程。
数据抽取需要考虑数据源的类型、格式和数据量等多个因素。
数据抽取的技巧包括增量抽取、并行抽取、数据加速等方法。
3. 数据清洗：数据清洗是将原始数据转换为可以使用的数据的过程。
数据清洗需要对数据进行格式转换、数据清除、数据校验等多个步骤。
数据清洗的技巧包括数据去重、数据标准化、数据填充等方法。
4. 数据加工：数据加工是将清洗后的数据转换为数据仓库中的格式。
数据仓库方案
contents
目录
• 数据仓库概述 • 数据仓库的架构 • 数据仓库的设计 • 数据仓库的建立 • 数据仓库的使用和维护 • 数据仓库的发展趋势和未来展望
01
CATALOGUE
数据仓库概述
数据仓库的定义
数据仓库是一个大型、集中式存储系 统，用于存储和管理企业或组织的数 据。
它是一个面向主题的、集成的、非易 失的数据集合，支持管理决策制定。
根据业务需求，设计出符合逻辑 的数据视图，以便进行数据查询 和报表生成。
物理设计
选择存储方案
根据数据量、数据特点 和使用频率等因素，选 择合适的存储方案，如 关系型数据库、 NoSQL 数据库等。
设计索引
根据查询需求，设计出 高效的索引方案，以提 高查询速度和性能。
设计数据分区
根据数据量和查询特点， 将数据进行分区存储， 以提高查询性能和数据 管理效率。
T ( Transform)
对抽取的数据进行清洗、整合、转换和加载等 操作，使其满足数据仓库的需求。
L ( Load)
将转换后的数据加载到数据仓库中，供后续分析和查询使用。
存储层
星型模型
以事实表为中心，周围关联多个维度表，形 成星型结构。
雪花模型
将维度表进一步拆分，形成更复杂的结构。
星座模型
将多个星型模型关联起来，形成一个更大型 的模型。
数据仓库的发展趋势
云端化
随着云计算技术的普及，越来越多的企业选择将数据仓库 部署在云端，以降低成本、提高可扩展性和灵活性。
大数据集成
数据仓库在处理大数据方面发挥着越来越重要的作用，通 过高效的数据集成和数据处理技术，满足企业对大数据分 析的需求。
范式建模和维度建模的区别
范式建模和维度建模的区别不同点⾸先最⼤的不同就是企业数据仓库的模式不同，inmon是采⽤第三范式的格式，⽽kimball则采⽤了多维模型–星型模型，并且还是最低粒度的数据存储。
其次是，维度数据仓库可以被分析系统直接访问，当然这种访问⽅式毕竟在分析过程中很少使⽤。
最后就是数据集市的概念有逻辑上的区别，在kimball的架构中，数据集市有维度数据仓库的⾼亮显⽰的表的⼦集来表⽰。
有的时候，在kimball的架构中，有⼀个可变通的设计，就是在ETL的过程中加⼊ODS层，使得ODS层中能保留第三范式的⼀组表来作为ETL过程的过度。
但是这个思想，Kimball看来只是ETL的过程辅助⽽已。
最后维度建模⾃底向上，范式建模⾃顶向下相同点Kimball和Inmon是两种主流的数据仓库⽅法论，分别由 Ralph Kimbal⼤神和 Bill Inmon⼤神提出，在实际数据仓库建设中，业界往往会相互借鉴使⽤两种开发模式，这两种的相同点如下：1. 都是假设操作型系统和分析型系统是分离的；2. 数据源（操作型系统）都是众多；3. ETL整合了多种操作型系统的信息，集中到⼀个企业数据仓库。
范式建模Inmon提出的集线器的⾃上⽽下（EDW-DM）的数据仓库架构。
操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层，然后通过ODS的数据建设原⼦数据的数据仓库EDW，EDW不是多维格式的，不⽅便上层应⽤做数据分析，所以需要通过汇总建设成多维格式的数据集市层。
优势：易于维护，⾼度集成；劣势：结构死板，部署周期较长⼀个符合第三范式的关系必须具有以下三个条件:1. 每个属性的值唯⼀,不具有多义性;2. 每个⾮主属性必须完全依赖于整个主键,⽽⾮主键的⼀部分;3. 每个⾮主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性应该归到其他关系中去。
但是由于EDW的数据是原⼦粒度的，数据量⽐较⼤，完全规范的3范式在数据的交互的时候效率⽐较低下，所以通常会根据实际情况在事实表上做⼀些冗余，减少过多的数据交互。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。
数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。
一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。
1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。
事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。
星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。
1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。
雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。
1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。
天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。
二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。
2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。
数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。
2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。
维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。
三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。
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。
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路
数据仓库分层建设的基本思路如下：
1. 数据源层：这是数据仓库的基础，包含了各种原始数据，来自不同的业务系统、数据库、文件等。
2. 数据存储层：数据经过抽取、转换和加载（ETL）过程后，被存储在这一层。
它可以是关系型数据库、列式存储、NoSQL 数据库或数据湖泊等。
3. 数据处理层：在这一层，对数据进行清洗、转换、脱敏、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。
4. 数据集市层：根据不同的业务主题或部门需求，将处理后的数据组织成数据集市。
数据集市通常是针对特定主题或业务领域的数据集合。
5. 数据应用层：这是数据仓库的顶层，为用户提供各种数据分析和应用工具，如报表、仪表盘、数据挖掘、机器学习等。
6. 元数据管理层：元数据用于描述数据仓库中的数据、处理过程和数据模型等信息。
元数据管理层负责管理和维护元数据，确保数据的一致性和可追溯性。
7. 数据质量管理层：数据质量是数据仓库的关键要素之一。
这一层负责监控和管理数据质量，包括数据清洗、数据验证、数据监控等。
通过分层建设，数据仓库可以更好地组织和管理数据，提高数据的质量和可用性，满足不同用户的需求。
同时，分层结构也有利于数据仓库的扩展、维护和性能优化。
在实际建设过程中，可以根据具体业务需求和数据特点，对分层结构进行适当调整和优化。
数据仓库建立的步骤
数据仓库建立的步骤
数据仓库的建立可以分为以下步骤：
1. 需求分析和规划：首先需要明确数据仓库的目标和需求，了解业务需求、数据来源和数据量等信息。
根据需求制定数据仓库的规划和架构设计。
2. 数据采集和清洗：确定需要采集的数据源，并进行数据抽取、转换和加载（ETL）工作。
在这一步骤中，需要进行数据清洗、格式转换、数据集成等操作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储和管理：选择适当的存储技术和数据库，将清洗后的数据存储到数据仓库中。
常用的存储技术包括关系型数据库、列存数据库、分布式文件系统等，选择合适的存储技术可以提高数据的查询效率和处理能力。
4. 数据建模和设计：在数据仓库中进行数据建模，包括维度建模和事实建模。
维度建模主要是定义维度表和维度关系，事实建模则是建立与业务主题相关的事实表和维度表之间的关系。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。
可以通过数据质量规则、数据审查和数据质量监控等手段来管理和优化数据质量。
6. 数据分析和报表：根据业务需求，设计和开发数据分析模型和报表。
通过数据仓库中的数据，进行数据挖掘和分析，帮助企业做出决策。
7. 数据安全和权限管理：保护数据的安全性，设置合适的数据权限和访问控制，确保只有授权的人员可以访问和操作数据仓库。
8. 持续优化和迭代：数据仓库建立后，需要进行持续的优化和迭代工作。
根据实际使用情况，不断改进数据仓库的性能和功能，提高数据仓库的价值。
以上是数据仓库建立的一般步骤，具体的步骤和流程可能会因不同的业务需求和技术选型而有所差异。
数据仓库设计步骤
数据仓库设计步骤数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。
它的设计过程是一个复杂的任务，需要经历多个步骤。
下面是数据仓库设计的主要步骤：1.需求分析：首先，需要与业务用户和利益相关者合作，了解业务需求和目标。
这包括理解他们的数据分析需求、业务流程和决策支持要求。
这一步骤有助于确定数据仓库应该包含哪些数据和所需的数据分析功能。
2.数据源分析：在这一步骤中，需要识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。
需要评估这些数据源的数据质量、结构和可用性，以确定应该选择哪些数据源。
3.数据抽取、转换和加载（ETL）：在这个步骤中，需要确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。
这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。
ETL过程还应该能够处理数据的增量更新和历史数据的保留。
4.数据模型设计：在这一步骤中，需要设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。
逻辑模型通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。
物理模型则定义了如何将逻辑模型映射到实际的存储结构，包括数据库表和索引设计等。
5.数据仓库架构设计：在这一步骤中，需要确定数据仓库的整体架构。
这包括确定数据仓库的结构、数据存储和访问机制。
需要考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。
6.数据仓库实施：在这个步骤中，需要根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。
这包括创建数据库表、索引、视图等。
还需要实施ETL过程和相关的数据访问工具。
7.数据质量管理：数据质量是数据仓库设计中一个重要的方面。
在这一步骤中，需要定义数据质量规则和度量，并实施数据质量管理的过程。
这包括数据清洗、数据验证和数据监控等活动。
8.元数据管理：在数据仓库中，元数据是描述数据的数据。
在这一步骤中，需要定义和管理元数据，以便用户能够理解数据的含义和含义。
这包括建立元数据仓库、元数据标准和元数据管理工具等。
9.安全和访问控制：在这一步骤中，需要制定数据仓库的安全策略和访问控制机制。
数据仓库建设方法论
数据仓库建设方法论数据仓库建设是企业管理中非常重要的一部分,以下是一些常用的数据仓库建设方法论:1.需求分析:在建设数据仓库之前,必须对业务需求进行分析。
需要了解业务流程、数据来源、数据需求、数据结构、数据质量等方面的问题,以便确定数据仓库的功能、数据范围、数据元素、数据格式等。
2.数据流程:需要了解整个业务数据流,包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析等环节,以便在数据仓库中实现数据的标准化和规范化。
3.数据建模:数据建模是数据仓库建设的关键。
需要根据业务需求和数据流程,建立合适的数据模型,包括数据实体、关系、属性、事件等,以便在数据仓库中存储和管理数据。
4.数据标准化:在数据仓库中,数据应该按照一定的标准进行存储和管理。
数据标准化包括数据格式、数据元素、数据关系、数据质量等方面。
5.数据集成:将不同的数据源(例如数据库、文件系统、Web服务等)中的数据进行集成,以便在数据仓库中进行存储和分析。
数据集成可以通过ETL(提取、转换、加载)等技术实现。
6.数据仓库设计:设计数据仓库时需要考虑数据仓库的层次结构、查询语言、数据访问接口、数据存储位置等方面。
设计过程中需要根据业务需求和数据流程,确定数据仓库的模块、数据元素、数据质量等方面。
7.数据仓库开发:开发数据仓库需要使用数据建模工具、ETL工具等技术。
开发过程中需要根据设计要求,实现数据源的集成、数据抽取、数据转换、数据存储、数据分析等功能。
8.的数据仓库测试:在开发数据仓库之后,需要进行数据仓库测试,包括单元测试、集成测试、查询测试、功能测试等方面。
测试的目的是发现数据仓库中的问题,确保数据仓库能够正常运行。
9.数据仓库维护:数据仓库维护是保持数据仓库长期稳定运行的重要工作。
需要定期进行数据维护、数据备份和数据迁移等工作,以确保数据的完整性和可用性。
阿里数据仓库模型设计
从DWD层进行轻度清洗，转换， 汇总聚合生成DW 层数据，如字符 合并，EMAIL,证件号，日期，手 机号转换，合并；用代理键取代 维度；按各个维度进行聚合汇总
支付宝业务系统简介
业务特点
类金融交易：充值、提现、账务管理 类电子商务：购物交易过程变更、实际交易（对B 机票、对C水电等） 非纯电子商务；纯金融
线上子系统多而杂
截止到2011年6月共有各类线上子系统259个 类型多样：对C、对B、对内、对金融机构
系统间依赖程度参差不齐
垂直依赖（业务与核心） 跨层依赖（跨过交易到账务）
支付宝业务系统
四大平台
资金平台 客户平台 支付平台 交易平台
五大域
商户域 用户域
两条线
会员线
支撑域
风控域 金融线
无线域
支付宝数据仓库架构原则
底层业务的数据驱动为导向同时结合业务需求驱动 便于数据分析
屏蔽底层复杂业务 简单、完整、集成的将数据暴露给分析层
底层业务变动与上层需求变动对模型冲击最小化
如按年月季天对一些维度进行聚合生成业务需要的事实数据dw模型架构第一层介绍ods层功能ods层是数据仓库准备区为dwd层提供基础原始数据减少对业务系统影响建模方式及原则数据保留时间根据实现业务需求而定可以分表进行周期存储存储周期不长数据不做清洗转换和业务系统一样按主题逻辑划分数据模型和粒度和业务系统数据模型保留一致3nf从业务系统以增量方式抽取加载到odsdw模型架构第二层介绍dwd层功能为dw层提供来源明细数据提供业务系统细节数据的长期沉淀为未来分析类需求的扩展提供历史数据支撑建模方式及原则数据模型与ods层一致3nf不做清洗转换处理为支持数据重跑可额外增加数据业务日期字段可按天月年进行分表用增量ods层数据和前一天dwd相关表进行merge处理dw模型架构第三层介绍dw层功能为dmst层提供细粒度数据细化成dwb和dwsdwb是根据dwd明细数据进行清洗转换如维度转代理键身份证清洗会员注册来源清洗字段合并空值处理脏数据处理ip清洗转换账户余额清洗资金来源清洗等dws是根据dwb层数据按各个维度id进行粗粒度汇总聚合如按交易来源交易类型进行汇总建模方式及原则聚合汇总增加派生事实关联其它主题的事实表dw层可能会跨主题域dwb保持低粒度汇总加工数据dws保持高粒度汇总数数据模型可能采用反范式设计合并信息等dw模型架构第三层介绍dw层dw模型架构第四层介绍dm层功能这一层可以是一些宽表是根据dw层数据按照各种维度或多种维度组合把需要查询的一些事实字段进行汇总统计并作为单独的列进行存储满足一些特定查询数据挖掘应用应用集市数据存储建模方式及原则尽量减少数据访问时计算优化检索维度建模星形模型事实拉宽度量预先计算分表存储dw模型架构第四层介绍dm层dw模型架构第五层介绍st层功能st层面向用户应用和分析需求包括前端报表分析图表kpi仪表盘olap专题等分析面向最终结果用户适合作olap报表模型如rolapmolap根据dw层经过聚合汇总统计后的粗粒度事实表建模方式及原则保持数据量小维度建模星形模型各种维度代理键度量增加数据业务日期字段支持数据重跑不分表存储dw模型架构第五层介绍st层细化dw建模对dw中各个主题业务建模进行了细分每个层次具有不同的功能
数仓建设方法论
数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为了企业重要的资源之一。
数据仓库（Data Warehouse）作为一种集成、主题导向的数据存储和分析平台，对于企业的决策和业务发展起到了至关重要的作用。
因此，如何高效、科学地构建数仓成为了企业面临的重要问题。
本文将从数仓建设的方法论出发，探讨如何进行数仓建设。
一、需求分析在开始数仓建设之前，首先需要进行需求分析。
需求分析是数仓建设的基础，只有明确了业务方的需求，才能有针对性地进行设计和开发。
需求分析的基本步骤包括：明确业务目标、梳理业务流程、定义指标体系、分析数据需求等。
通过充分了解和沟通，确保需求的准确性和完整性。
二、数据采集数据采集是数仓建设的关键环节之一。
在数据采集阶段，需要选择合适的数据采集工具和技术，将各个业务系统的数据进行抽取、清洗和转换，以适应数仓的数据模型和数据质量要求。
同时，还需要考虑数据的实时性和准确性，确保采集到的数据能够真实反映业务的变化。
三、数据存储数据存储是数仓建设的核心环节之一。
在数据存储阶段，需要选择合适的数据存储方式和技术，建立稳定可靠的数据仓库。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、列式存储数据库、分布式文件系统等。
根据业务需求和数据规模，选择合适的存储方式，并进行数据分区和索引设计，提高数据的查询效率。
四、数据加工数据加工是数仓建设的重要环节之一。
在数据加工阶段，需要进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据计算等操作，以满足业务分析和决策的需求。
数据加工的目标是将原始数据转化为可用于分析和报表的数据，提供给业务用户进行数据挖掘、统计分析和可视化展示。
五、数据应用数据应用是数仓建设的最终目标和价值所在。
在数据应用阶段，需要根据不同业务部门和用户的需求，开发相应的数据应用系统和工具。
常见的数据应用包括报表系统、数据分析平台、数据挖掘模型等。
通过数据应用，将数仓中的数据转化为有价值的信息和知识，为企业的决策和业务发展提供支持。
数据仓库构建流程
数据仓库构建流程数据仓库是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统，它能够支持企业在决策分析和业务智能方面的需求。
数据仓库构建流程是指在建立数据仓库系统时所需的一系列步骤和方法。
下面将介绍数据仓库构建流程的具体内容。
1. 需求分析阶段在数据仓库构建流程的第一阶段，需要明确业务需求和目标。
这包括确定数据仓库的用途、所需数据的种类和规模、数据的可靠性要求以及数据的使用方式等。
通过与业务部门的沟通和需求调研，建立需求分析文档，明确数据仓库的范围和目标。
2. 数据采集阶段在数据仓库构建流程的第二阶段，需要收集和整理各种数据源中的数据。
数据源可以包括企业内部的各类数据库系统、文件系统、日志记录系统等。
通过使用ETL（Extract、Transform、Load）工具，将数据从各个源系统中抽取出来，并进行清洗、转换和加载，以满足数据仓库的数据质量和一致性要求。
3. 数据建模阶段在数据仓库构建流程的第三阶段，需要进行数据建模。
数据建模是指将业务需求转化为数据模型的过程。
常用的数据建模方法包括维度建模和实体关系建模。
在维度建模中，需要确定事实表和维度表，并定义它们之间的关系。
在实体关系建模中，需要使用实体关系图描述各个实体表之间的关系。
通过数据建模，可以为数据仓库提供一个结构化的数据模型，方便后续的查询和分析。
4. 数据存储阶段在数据仓库构建流程的第四阶段，需要确定数据的存储方式和架构。
常见的数据存储方式包括关系型数据库、多维数据库和列式数据库等。
在选择数据存储方式时，需要考虑数据的规模、性能要求和访问方式等因素。
同时，还需要设计合适的数据存储架构，包括数据分区、索引、分片等，以提高数据的访问效率和可扩展性。
5. 数据加载阶段在数据仓库构建流程的第五阶段，需要将经过清洗和转换的数据加载到数据仓库中。
数据加载可以分为全量加载和增量加载两种方式。
全量加载是指将所有数据加载到数据仓库中，适用于首次构建数据仓库或需要重新加载所有数据的情况。
数据存储与管理09数据湖建设基本过程
数据存储与管理09数据湖建设基本过程数据湖是比传统大数据平台更为完善的大数据处理基础支撑设施，完善在数据湖是更贴近客户业务的技术存在。
所有数据湖所包括的、且超出大数据平台存在的特性，例如元数据、数据资产目录、权限管理、数据生命周期管理、数据集成和数据开发、数据治理和质量管理等，无一不是为了更好的贴近业务，更好的方便客户使用。
数据湖所强调的一些基本的技术特性，例如弹性、存储计算独立扩展、统一的存储引擎、多模式计算引擎等等，也是为了满足业务需求，并且给业务方提供最具性价比的TCO。
数据湖的建设过程应该与业务紧密结合；但是数据湖的建设过程与传统的数据仓库，甚至是大热的数据中台应该是有所区别的。
区别在于，数据湖应该以一种更敏捷的方式去构建，“边建边用，边用边治理”。
为了更好的理解数据湖建设的敏捷性，我们先来看一下传统数仓的构建过程。
业界对于传统数仓的构建提出了“自下而上”和“自顶而下”两种模式，分别由Inmon和KimBall两位大牛提出。
具体的过程就不详述了，不然可以再写出几百页，这里只简单阐述基本思想。
1）Inmon提出自下而上（EDW-DM）的数据仓库建设模式，即操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层；ODS层中的数据，根据预先设计好的EDW（企业级数据仓库）范式进行加工处理，然后进入到EDW。
EDW一般是企业/组织的通用数据模型，不方便上层应用直接做数据分析；因此，各个业务部门会再次根据自己的需要，从EDW中处理出数据集市层（DM）。
优势：易于维护，高度集成；劣势：结构一旦确定，灵活性不足，且为了适应业务，部署周期较长。
此类方式构造的数仓，适合于比较成熟稳定的业务，例如金融。
2）KimBall提出自顶而下（DM-DW）的数据架构，通过将操作型或事务型系统的数据源，抽取或加载到ODS层；然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设多维主题数据集市（DM）。
各个DM，通过一致性的维度联系在一起，最终形成企业/组织通用的数据仓库。
自下而上建模方法
自下而上建模方法
自下而上建模方法是一种模型构建的方法论，它从最基本的元素或单个组件开始，逐步构建复杂的系统模型。
这种方法通常涉及以下几个步骤：
1. 确定基础元素：首先需要确定问题领域的基础元素或个体，这可以是物理对象、概念、变量等。
例如，在城市交通模型中，基础元素可以是道路、汽车、行人等。
2. 定义元素之间的关系：接下来，需要定义基础元素之间的关系和相互作用。
这些关系可以通过数学公式、规则或者经验知识来描述。
例如，在城市交通模型中，道路与车辆之间存在速度、密度、流量等关系。
3. 组合构建：通过将基础元素按照其关系组合在一起，逐步构建复杂的组件和子系统。
这些组件和子系统可以是层级结构的，每一层都由更基本的元素组成。
例如，在城市交通模型中，可以将多个道路和车辆组合成交通网络。
4. 整体建模：最后，将所有的组件和子系统整合在一起，构建完整的系统模型。
通过模拟和测试，可以评估系统的整体性能和行为。
例如，在城市交通模型中，可以通过模拟车辆流动和交通状况，评估交通系统的拥堵情况。
自下而上建模方法的优势在于它能够更加细致地考虑系统的各个组成部分，并逐步迭代和改进模型。
它也适用于复杂系统的建模，可以通过将系统分解为更小的组件来简化建模过程。
然而，这种方法
可能需要更多的时间和精力来构建完整的模型，因为需要考虑更多的细节和关系。
数据仓库的构建步骤
数据仓库的构建步骤
1 数据仓库的定义
数据仓库是一种集中的，结构化的，可查询的，用于支持管理决
策的一类数据集合。
它存储来自在不同情况下生成的数据的历史信息，收集来自不同的源的当前事务数据信息，同时也可以收集经过特殊处
理的数据。
而且数据仓库还可以提供可靠，应用程序独立的数据模型，以满足公司在决策分析和决策支持方面的各种需求。
2 构建数据仓库的过程
构建一个数据仓库的过程包括多个步骤：
1. 确定目标：识别你的业务目标，并确定需要构建什么样的数据
仓库来达成目标；
2. 数据收集：从各个数据源中收集所需要的数据；
3. 数据整合：将收集到的数据进行整合，确保它们能够在数据库
中正确使用；
4. 重新组织数据：组织整合好的数据以便于数据仓库以正确的顺
序进行存储；
5. 数据分析：分析整合后的数据，确定如何提高应用程序的效能；
6. 测试：进行功能测试，以确保数据仓库的稳定性；
7. 架设报表：架设报表，以便提供数据仓库的精确信息；
8. 学习总结：专业人员对数据仓库的运行情况进行记录，以帮助以后的维护工作。
3 结论
构建一个数据仓库是一个繁琐而复杂的工作，涉及到多个环节，需要专业人员进行管理和维护。
它们能够在保持准确性和时效性的同时提高决策和学习的效率，从而推动企业发展。
数据仓库架构及各组件方案选型
底层：数据仓库服务器的数据库作为底层，通常是一个关系数据库系统，使用后端 工具将数据清理、转换并加载到该层。 中间层：数据仓库中的中间层是使用 ROLAP 或 MOLAP 模型实现的 OLAP 服务器。 对于用户，此应用程序层显示数据库的抽象视图，这一层还充当最终用户和数据库 之间的中介。 顶层：顶层是前端应用层，连接数据仓库并从数据仓库获取数据或者 API，通常的 应用包括数据查询、报表制作、BI 数据分析、数据挖掘还有一些其他的应用开 发。 从功能应用和技术架构来展开，以下是一张中大型企业的很详细的数据仓库架构图 了。
传统上数据仓库的存储从 100GB 起，直连可能会导致数据查询处理速度慢， 因为要直接从数据仓库查询准确的数据，或者是准确的输入，过程中要过滤掉 很多非必要数据，这对数据库以及前端 BI 工具的性能要求相当高，基本性能 不会太高。
另外，在处理复杂维度分析时性能也受限，由于其缓慢性和不可预测性，很少 应用在大型数据平台。要执行高级数据查询，数据仓库应该在低级实例下被扩 展从而简化数据查询。
数据仓库架构及各组件方案选型
企业数据仓库架构
关于数据仓库，有一种简单粗暴的说法，就是“任何数据仓库都是通过数据集成 工具连接一端的原始数据和另一端的分析界面的数据库”。
数据仓库用来管理企业庞大的数据集，提供转换数据、移动数据并将其呈现给 终端用户的存储机制。许多架构方法以这样或那样的方式扩展数据仓库的能力， 我们讲集中讨论最本质的问题，在不考虑过多技术细节的情况下，整个层次架 构可以被划分为 4 层：
• 原始数据层（数据源） • 数据仓库架构形态 • 数据的采集、收集、清洗和转换 • 应用分析层
单层架构（直连）
大多数情况下，数据仓库是一个关系型数据库，包含了允许多维数据的模块， 或者分为多个易于访问的多主题信息域，最简单的数据仓库只有一层架构。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法(二)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法在数据仓库的设计与建模中，维度是一个非常重要的概念。
维度是对事实数据所描述的对象进行分类与分组的方式，它提供了一种多维度观察和分析数据的方式。
在进行维度设计时，维度层级与维度关联的设计方法是非常关键的。
一、维度层级的设计方法维度层级是指维度之间的层次结构，它描述了维度之间的从属关系。
在设计维度层级时，有以下几个关键考虑因素。
1. 数据的分组与分类在设计维度层级时，首先需要对数据进行合理的分组与分类。
例如，对于销售数据，可以将时间进行分组，分为年、季度、月份等层级；对于地域数据，可以分为国家、省份、城市等层级。
通过合理的分组与分类，可以为后续的数据分析提供更多的维度选择。
2. 层级之间的从属关系在设计维度层级时，需要明确各个层级之间的从属关系。
例如，时间维度的年级别是最高层级，季度和月份是其下属的层级。
这种层级之间的从属关系可以通过层级之间的父子关系来表达。
3. 可扩展性与灵活性在设计维度层级时，需要考虑到数据仓库的可扩展性和灵活性。
即使当前只需要设计到某个层级，也需要预留足够的空间以支持未来的扩展。
同时，维度层级的设计也需要灵活性，以应对不同维度之间的层级差异。
二、维度关联的设计方法维度关联是指维度之间的关联关系，它描述了维度之间的相互关系及依赖关系。
在设计维度关联时，有以下几个关键考虑因素。
1. 主维度与从维度的关系在数据仓库中，通常有一个或多个主维度与其他维度进行关联。
主维度一般是指与事实数据直接关联的维度，例如销售事实与产品维度的关联。
从维度则是与主维度间接关联的维度，例如产品维度与时间维度的关联。
在设计维度关联时，需要明确主维度与从维度之间的关系，并建立相应的关联关系。
2. 维度之间的共享关系在设计维度关联时，还需要考虑到维度之间的共享关系。
即一个维度可以同时与多个维度进行关联。
例如，产品维度可以与时间维度和地域维度进行关联。
通过共享关系，可以实现不同维度之间的交互和联动。
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[抽象分析] 保留全部可能性
[总结归纳]
汇总需求的组成基 本变量
[数据结构] 汇总固定结构
[汇总逻辑] 汇总各类固定逻辑
[业务需求]
设计满足各类需求 的系统
[构建策略] 自下而上,以不变应万变
==自下而上构建==
12
•
--> 小版本2 --> 数据
什么是成功的数据系统？
• 思考那些指标影响了一个数据
系统的性能?
时间
• 以上思路在那些方面改善了这 些指标。
• 反馈周期?
• 决策有效性?
范围
• 反馈成本?
成本
质量
总结,我们可以以什么应对变化?
==以不变应万变== ==以闭环反馈应万变== ==以4w+r=3h应万变==
• 数据来源: /alexa-static/top-1m.csv.zip
• 因语言[汉 英], 政策差异较大[开放/半封闭]: • 互联网会出现两个极点! 一个在美国,一个在中国。
13
1. Log 数据公式:[4w+r = 2h]
• 4W（who,when,where,what）+R(result) = 3H（why? how? win?）
log 统计: • who = (uid,uname) 用户维度 • when = [time,last_time,log_time] 时间维度 • where = (url/from_url,version,host,uip,system) 空间维度 • what = (click/search[ keyword,order filed])) 场景维度 • result = (time,count,iscached) 结果维度 = 3H（why how win）为何? 怎么办? 如何赢?
qj_rate, '#day' as day, UNIX_TIMESTAMP(now())*1000 as update_time from log_search_#day where 1 and result_count='0' and search_begin=1 group by mode order by count desc;";
数据系统和快速决策 [小版本放量数据平台]
• 修改决策 --> 研发测试 --> 上线 --> 数据 [单一决策,周期长,影响整体稳定性]
• 修改决策 --> 研发测试 --> 分流系统 --> 正式环境 --> 数据 [支持多路决策,周 期端,影响小,心理成本低]
•
--> 小版本1 --> 数据
业务理解和行业同步 [管理会计分支]
总结归纳和实践的阶段 技术和业界同步,尝试学习阶段
成熟度
开始阶段
[2008]
[2009]
[2010]
[2011]
3
[思考] 数据统计,分析的需求/本源?
[思考]数需据求统计/需本求和源本源??
使用 列举类推法 思考
4. 图表展现:[模板引擎]
1. 定义数据源 2. 定义查询语句和变化字段 3. 定义展现配置
DEMO:
#desc: 搜索行为次数,实际无结果,实际无结果率[相对,绝对] 搜索无结果次数/搜索行为次数 #source:127.0.0.1:3306:user_action #input:#start_day #end_day #X:day Y:count Type:line #{搜索行为}{mode:类型,count:搜索,qj_rate:绝对无结果,rate:比例,day:天,update_time:更新时间} select mode,count,qj_rate,rate,day,update_time from search_result where 1 and day>=#start_day day<=#end_day order by day desc;";
• gnuplot 帮助: /dsectest/dsec_cn/gnuplot/
分析桌面平台的基本构思
• 方案: sql + 配置 ==> 数据 + 曲线 集成环境: 桌面工具 + 方案存储 + 统计展现
DEMO:
#desc: 搜索行为次数,实际无结果,实际无结果率[相对,绝对] 搜索无结果次数/搜索行为次数 #source:127.0.0.1:3306:user_action #market:127.0.0.1:3306:user_analysis #{search_result}{mode:varchar(255),count:int(11),qj_rate:float,rate:float,day:int(8),update_time:bigint(20)} select result_type as mode, count(search_log_id) as count, count(search_log_id)*100/(select count(search_log_id) from log_search_#day where 1 and result_count='0' ) as rate, count(search_log_id)*100/(select count(search_log_id) from log_search_#day where 1 and search_begin=1) as
自下而上的数据仓库构建方法
—— 思考数据统计系统的需求/本源 —— 寻找一种简易统计分析思路 —— 尝试一种简单简简易统计的简单实现和应用
童小军（XiaoJun Tong）
1
童小军 （XiaoJun Tong）
• 2006 来北京从事搜索引擎研发工作 [思考搜索的智能?] • 2007 ～2008 在 FeedSky 从事博客搜索研发 (Web2.0) • 2008 ～至今 北京暴风网际 搜索研发主管 • 2010 ～2012 对外经济贸易大学 UIBE
destination(d_cache_file);destination(d_cache_py);};
• db: mysql : MyISAM [列式数据库: infobright] (够用就行)
15
3. 存储格式:[一日一表]
• 1. 一日一个表结构,每日凌晨压缩 • 2. 表结构 [Mysql MyISAM ] • 3. 少量索引 • 4. 压缩工具: myisampack 压缩 40% - 50% [自读] • 5. 举例: search_log_20101011 click_log_20101011
[发展经历] 暴风搜索数据两个阶段
第一阶段: js --> php --> log [n] --> rsync --> log.tar.gz -> 分析程序[分析逻辑] --> 数据库 -
->数据展现 [java]
第二阶段: [业务知识和行业同步] js --> [nginx + perl] --> syslog-ng --> search_log 入库程序 --> 数据仓库 -->[sql]
[Log 构建方法] 四个 构建策略
• 1. 数据公式:[4w+r = 2h] • 2. 实时汇总:[js-->nginx+perl--> syslog-ng --
> python/perl --> db] • 3. 存储格式:[一日一表] • 4. 统计方法:[2sql 方法] • 5. 图表展现:[模板引擎]
• [需求] --> [展现] --> [分析逻辑] --> [数据结构] • 变化可能 -----> 越到底层越少 • 修改成本 -----> 越到底层越高
需求
修改成本
展现 分析
变化可能
数据结构
10
[数据 构建思路 ]
• [抽象分析] --> [总结归纳] --> [数据结构] --> [各类逻辑] --> [业务需求] • 保留全部可能性 --> 总结需求的组成基本变量 --> 总结固定逻辑和结构 -->
sql_task程序 --> 数据集市 -->[sql] 展现 [python[邮件]/.net[桌面]]
19
python 报表邮件实现
• 数据集市[db] --> python --> data.file --> gnuplot + 绘图配置 --> img + data --> mail
8
[思考] 需求/本源 [简易的智能结构]
需求/本源 => 智能/结构
商业智能[BI]
性能指标: 反馈周期? 决策有效性? 反馈成本?
数据统计/分析 是自动控制系统和自学习,自调整系统的核心组成部分。
9
[数据 构建方法 ] 什么是自下而上?
16
4. 统计方法:[2sql 方法]
• [2sql 方法[大部分 满足分析需求] + 程序(小部分)] • 数据仓库 --> sql --> 数据集市 -->sql --> 展现结果 [满足大部分的分析需求] • sqltask 分析工具 原理。log库 --> 统计库 [配置可以在sql 客户端直接调试]
验证 纠正
标准化,上升到新水平
Байду номын сангаас