搭建数据仓库
智慧水利数据仓库系统建设方案
数据存储方式： 采用分布式存储 架构，确保数据 的安全性和可扩 展性
数据处理能力： 具备强大的数据 处理能力，支持 实时分析和数据 挖掘
数据备份与恢复： 提供完善的数据 备份和恢复机制， 确保数据安全可 靠
,A CLICK TO UNLIMITED POSSIBILITES
汇报人：
目录
CONTENTS
智慧水利成为发展趋势，以提高水资源利用效率和应对气候变化挑战 水利数据仓库系统建设是智慧水利的重要组成部分，为决策提供科学依据 水利行业面临数据整合、存储和管理方面的挑战，需要建立统一的数据仓库系统 水利数据仓库系统的建设将促进水利行业的数字化转型，提高管理效率和决策水平
综合管理模块： 实现水利设施的 统一管理和调度， 提高水利设施的 运行效率和管理 水平。
数据存储优化：采用分布式存储和缓存技术，提高数据读写速度 系统架构优化：采用微服务架构，实现高可用性和可扩展性 查询性能优化：使用索引和查询优化技术，提高查询效率 系统安全优化：加强数据加密和安全防护措施，确保系统安全可靠
数据采集：支持多种数据采集方式，如手动输入、传感器数据等。
数据存储：具备数据存储、备份和恢复功能，保证数据的安全性和完整性。
数据查询：支持多种查询方式，如关键字查询、条件查询等，方便用户快速找到所需数 据。
数据安全性：确 保数据不被非法 获取或篡改
系统稳定性：保 证系统的正常运 行和数据的准确 性
数据备份与恢复：定期备份 数据，确保数据安全
防火墙配置：确保系统不受 外部攻击
访问控制：限制用户访问权 限，防止数据泄露
安全审计：对系统进行安全 审计，及时发现和修复安全
数据仓库搭建流程
数据仓库搭建流程数据仓库（Data Warehouse）是一个集成的、主题导向的、面向分析的、时间一致的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。
它将组织的各类数据进行整合和转换，为企业的决策者提供一致、准确、全面和及时的数据信息，从而支持企业的战略决策和业务分析。
搭建一个高效的数据仓库对企业的发展至关重要，下面将介绍数据仓库的搭建流程。
1.需求分析在搭建数据仓库之前，首先需要进行需求分析。
与业务部门和决策者沟通，了解他们的需求和期望，明确数据仓库的目标和功能。
根据需求分析结果，确定数据仓库的范围、数据源、数据维度和指标等。
2.数据清洗和整合数据仓库的建设离不开数据清洗和整合。
通过ETL（抽取、转换和加载）工具，从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和整合。
清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
整合则是将来自不同数据源的数据进行统一，建立一致的数据模型。
3.数据建模数据建模是数据仓库搭建的核心环节。
在数据建模过程中，需要根据需求分析的结果，设计数据模型。
常用的数据模型有星型模型和雪花模型。
星型模型以一个中心事实表为核心，维度表围绕事实表构建；雪花模型是在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
4.数据存储和管理数据存储和管理是数据仓库的基础。
根据数据模型的设计，选择合适的数据库管理系统（DBMS）进行数据存储和管理。
常用的数据库有关系型数据库如Oracle、MySQL等，也可以选择列式数据库如Greenplum、Vertica等。
此外，还需要考虑数据的备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
5.指标定义和计算数据仓库的一个重要功能是支持指标的定义和计算。
根据需求分析的结果，明确需要计算的指标，并进行指标的定义。
指标的计算可以通过SQL语句、OLAP（联机分析处理）工具等方式进行，确保指标的准确性和一致性。
6.数据访问和可视化数据仓库的价值在于提供给决策者和分析师一个直观、易于理解的数据视图。
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。
数据仓库搭建案例
数据仓库搭建案例朋友们！今天咱就来唠唠数据仓库搭建那点事儿，给你们整一个实际案例，让你们看看这玩意儿到底咋整的。
# 案例背景。
想象一下啊，咱有一家线上超市，卖各种吃的、用的啥都有。
每天都有成千上万的顾客来下单，那数据量可就跟流水似的，哗哗地来。
咱要是想知道啥东西卖得好，顾客都喜欢啥口味，啥时候大家买东西最多，就得靠数据仓库来帮忙分析分析啦。
# 前期准备。
明确需求：咱先得搞清楚为啥要建这个数据仓库。
比如说，咱想知道每个月哪种零食销量最好，哪个地区的顾客最爱买生鲜，这些就是咱的需求。
把这些需求列得明明白白的，就像列购物清单一样，这样后面干活儿的时候才不会迷糊。
收集数据：这数据啊，就像做饭的食材，得准备齐全了。
咱这线上超市的数据来源可不少，有订单系统里的顾客下单信息，像买了啥、花了多少钱、啥时候下的单；还有顾客评价系统里的好评差评；再有就是网站后台的访问数据，看看大家都在哪个页面停留时间长。
把这些数据都收集到一块儿，就像把各种食材都放到厨房的菜台上，准备大干一场啦。
# 数据仓库搭建过程。
选择合适的工具：这就好比做饭得选对锅碗瓢盆一样。
咱得根据咱的数据量和业务需求选个合适的数据仓库工具。
比如说，咱数据量不是特别大，用MySQL这种传统的数据库就挺合适，就像家里做饭用的普通铁锅，经济实惠又好用。
要是数据量特别大，像每天都有几百万单那种，那就得考虑用Hadoop这种大数据处理工具啦，这就好比是专业的大炉灶，能处理大量的食材。
设计数据模型：数据清洗和转换：收集来的数据啊，就像刚从地里摘回来的菜，可能会有一些脏东西或者不规范的地方。
比如说，有些顾客填地址的时候少写了个门牌号，或者订单金额的格式不对。
咱就得把这些数据清洗干净，把格式统一一下，就像洗菜切菜一样，把食材处理得干干净净、整整齐齐的，这样才能下锅做菜啊。
数据加载：这一步就是把处理好的数据放到数据仓库里啦，就像把洗好切好的菜放到锅里开始煮。
咱可以用一些工具或者写一些代码来把数据导入到选好的数据仓库工具里。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
数据仓库开发规范
01数据层次的划分具体仓库的分层情况需要结合业务场景、数据场景、系统场景进行综合考虑，下面我们看一下常见的分层•ODS：Operational Data Store，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。
它相当于一个数据准备区，同时又承担着基础数据的记录以及历史变化。
其主要作用是把基础数据引入到数仓。
•CDM：Common Data Model，公共维度模型层，又细分为DWD和DWS。
它的主要作用是完成数据加工与整合、建立一致性的维度、构建可复用的面向分析和统计的明细事实表以及汇总公共粒度的指标。
▪DWD：Data Warehouse Detail，明细数据层。
▪DWS：Data Warehouse Summary，汇总数据层。
•ADS：Application Data Service，应用数据层。
02数据分类架构该数据分类架构在ODS层分为三部分：数据准备区、离线数据和准实时数据区。
在进入到CDM层后，由以下几部分组成：•公共维度层：基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度。
•明细粒度事实层：以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。
您可以结合企业的数据使用特点，将明细事实表的某些重要维度属性字段做适当的冗余，即宽表化处理。
•公共汇总粒度事实层：以分析的主题对象为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求，构建公共粒度的汇总指标事实表，以宽表化手段来物理化模型。
03数据划分及命名约定请根据业务划分数据并约定命名，建议针对业务名称结合数据层次约定相关命名的英文缩写，这样可以给后续数据开发过程中，对项目空间、表、字段等命名做为重要参照。
数据划分•按业务划分：命名时按主要的业务划分，以指导物理模型的划分原则、命名原则及使用的ODS project。
•按数据域划分：命名时按照CDM层的数据进行数据域划分，以便有效地对数据进行管理，以及指导数据表的命名。
《数据仓库建设指南》
《数据仓库建设指南》数据仓库建设指南随着企业信息化的趋势不断发展，数据化已经成为企业成长的必经之路。
数据成为了企业在竞争中的筹码，企业数据分析的能力也成为了企业成功的关键。
更多的企业意识到，要想在市场上占有一席之地，精细管理企业，就必须建立一个合理的数据仓库。
那么，数据仓库建设需要考虑哪些要素和步骤呢？本文将一一为您解析。
一、数据仓库简介数据仓库是一种长期积淀和管理数据的系统，它可以帮助企业集中存储和管理来自各种渠道的数据，为企业提供分析支持。
它可以将内部和外部的数据整合、加工之后建立一个统一的数据层用于分析，这样企业就可以在分析过程中减少对数据来源的依赖，加快数据分析过程。
二、数据仓库建设步骤1.规划和准备数据仓库建设是需要投入大量的时间和精力的，因此，首先需要确定需求，明确数据仓库的建设目标，并确保团队中所有成员都清楚地理解目标和业务需求。
同时，团队还需要了解企业的业务流程。
在规划和准备阶段，团队需要对企业业务进行分析和评估，确定数据仓库中需要的信息和数据以及其来源；需要制定数据建设计划，分步骤地完成数据仓库的各个环境的建设和测试，以确保其稳定性和数据可靠性。
2.设计在设计阶段，需要确定数据仓库的基本结构和架构等。
从不同的维度来考虑数据仓库的数据设计，面向业务时的数据设计包括事实表和维度表的设计，以及定义关系型数据模式。
面向数据仓库的设计要考虑数据的存储形式和数据的管理：如何利用索引快速查找数据，如何存储不同的数据格式或类型等。
3.实施实施是数据仓库建设中最为繁琐的环节，这个过程需要投入大量的人力和物力资源。
需要与各种数据源进行连接和整合，然后将这些数据存储到数据仓库中，来适应变化的数据分析需求。
在实施过程中，需要考虑数据清洗、转换和加工等过程。
数据清洗的目的是过滤掉不必要的数据，转换是将数据从一种格式转换为另一种；加工就是从原数据中提取关键信息。
4.测试和验证测试与验证是数据仓库建设过程中很重要的步骤，通过测试可以验证数据仓库所设计的模型和工具是否能够适应实际的业务需求，同时也可以提供一些有益的改进建议。
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。
专题数据库建设方案
一，数据仓库的数据模型1. 数据源数据源，顾名思义就是数据的来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务源，比如埋点采集，客户上报等。
2. ODS层数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS（Operation Data Store）层, ODS层也经常会被称为准备区（Staging area）,它们是后续数据仓库层（即基于Kimball维度建模生成的事实表和维度表层，以及基于这些事实表和明细表加工的汇总层数据）加工数据的来源，同时ODS层也存储着历史的增量数据或全量数据。
3. DW层据仓库明细层（Data Warehouse Detail ，DWD）和数据仓库汇总层（Data Warehouse Summary, DWS）是数据仓库的主题内容。
DWD和DWS层的数据是ODS 层经过ETL清洗、转换、加载生成的，而且它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的，并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。
4. DWS层应用层汇总层主要是将DWD和DWS的明细数据在hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果同步到DWS数据库，提供给各个应用。
二，数据采集数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
比较常见的就是用户行为数据的采集先做sdk埋点，通过kafka实时采集到用户的访问数据，再用spark做简单的清洗，存入hdfs作为数据仓库的数据源之一。
三，数据存储随着公司的规模不断扩张，产生的数据也越来越到，像一些大公司每天产生的数据量都在PB级别，传统的数据库已经不能满足存储要求，目前hdfs是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
在离线计算方面，也就是对实时性要求不高的部分，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC/PARQUET文件存储格式；非常方便的SQL 支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；而在实时计算方面，flink是最优的选择，不过目前仅支持java跟scala开发。
数据建库方案
数据建库方案第1篇数据建库方案一、项目背景随着信息化建设的不断深入，数据已经成为企业、政府及各类组织的重要资产。
为充分发挥数据价值，提高管理效率，降低运营成本，本项目旨在建立一套完善的数据建库体系，以满足各类业务需求。
二、项目目标1. 建立一套标准化、规范化的数据建库流程。
2. 构建高质量、易维护的数据仓库，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 提供高效、灵活的数据查询、统计和分析功能，满足业务需求。
4. 确保数据安全，遵循相关法律法规，保护个人隐私。
三、数据建库原则1. 合法合规：遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、使用等环节的合法性。
2. 实用性：以满足业务需求为导向，确保数据建库的实用性和可操作性。
3. 标准化：采用统一的数据标准，规范数据采集、存储、处理等环节。
4. 安全性：加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、泄露或篡改。
5. 可扩展性：预留足够的扩展空间，满足未来发展需求。
四、数据建库流程1. 数据采集（1）明确数据来源，确保数据真实、准确、完整。
（2）根据业务需求，确定数据采集范围和频率。
（3）采用技术手段，实现数据的自动采集、清洗和转换。
2. 数据存储（1）选择合适的数据库系统，如关系型数据库、非关系型数据库等。
（2）建立数据存储结构，设计合理的表结构、字段和索引。
（3）确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性。
3. 数据处理（1）对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据质量。
（2）根据业务需求，对数据进行整合、加工、分析等处理。
（3）建立数据更新机制，定期检查和更新数据。
4. 数据查询与分析（1）提供多维度、多角度的数据查询功能，满足不同业务需求。
（2）利用数据分析工具，对数据进行统计、分析和可视化展示。
（3）根据业务需求，定制化开发数据分析模型。
5. 数据安全与合规（1）遵循国家相关法律法规，确保数据合规性。
（2）加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改等风险。
（3）定期进行数据备份，确保数据可恢复。
数据仓库建设方案(DOC32页)
第1章数据仓库建设1.1 数据仓库总体架构专家系统接收增购工程车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，颠末一系列综合诊断阐发，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示阐发成果。
针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处置办法，为车辆的故障根因修复提供必要的撑持。
按照专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务尺度，包罗数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下：数据仓库架构从层次布局上分为数据采集、数据存、数据阐发、数据效劳等几个方面的内容：数据采集：负责从各业务自系统中堆积信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume及传统的ETL采集东西。
数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，撑持海量数据的分布式存储。
数据阐发：数据仓库体系撑持传统的OLAP阐发及基于Spark常规机器学习算法。
数据效劳总线：数据系统提供数据效劳总线效劳，实现对数据资源的统一打点和调剂，并对外提供数据效劳。
1.2 数据采集专家系统数据仓库数据采集包罗两个局部内容：外部数据堆积、内部各层数据的提取与加载。
外部数据堆积是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统堆积数据到专家数据仓库的操作型存储层〔ODS〕；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。
1.2.1外部数据堆积专家数据仓库数据源包罗列车监控与检测系统〔TCMS〕、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和按时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包罗日检修数据等。
按照工程信息堆积要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系撑持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可按照业务的需要进行灵活配置横向扩展。
本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 东西作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处置，及时对问题指标进行预警。
智慧园区数据中台建设方案
智慧园区数据中台建设方案随着经济和科技的发展，现代园区不仅仅是生产和经营的场所，更是一个新型的创新生态，也是智慧经济的集聚地。
由此，智慧园区建设是现代城市重点的发展方向之一，越来越多的园区开始关注智慧园区建设。
而智慧园区建设中的数据中台构建也显得异常重要，可以为智慧园区的运营及管理等方面提供强大的支持和依托，建设好智慧园区数据中台，是实现智慧园区建设的核心与关键。
一、数据中台的定义所谓的数据中台，即是指一个以数据为核心的平台。
它将园区内的各种信息汇总、整合，形成一个整体化的数据库，为园区内所有企业、组织和机构提供数据支撑。
其中包括了三大主要元素，分别为数据、中台和应用，其中，数据源数据较多、分散，而中台则可以将这些数据再次加工并提供给各种应用系统使用。
二、构建智慧园区数据中台的目的和意义1、提高工作效率智慧园区数据中台的构建能够整合园区内的海量数据，使得相关信息可以共享和应用，提高了数据的可利用性，进而提高了工作效率。
这样能够让园区内的公共服务和管理更加高效，并迅速响应业务需求。
2、降低企业数据成本对于缺乏数据资金投入的中小企业而言，智慧园区数据中台可以让企业在获取和利用园区数据的同时，也能够降低数据采集和加工成本，提升企业的自身数据应用能力，为企业的发展提供有力保障。
3、提高园区管理能力园区数据中台可以提供园区管理层面的管理数据分析，以便更好地制定管理决策，更好地掌握园区的运行变化。
能够实现高效的资源调配和规范化的管理，提高园区的管理水平和服务水平。
4、支撑智慧城市建设智慧园区数据中台的建设能够为智慧城市建设提供有力的技术支撑和应用基础。
园区数据中台架构的建设不仅为城市级大数据平台提供了更加丰富的数据来源，还可以向城市级大数据平台输出汇聚的数据，并为二者间的无缝衔接提供便利。
三、智慧园区数据中台建设的关键要素1、搭建数据仓库搭建数据仓库是构建智慧园区数据中台的重要环节。
数据仓库是数据中台的核心功能，它可以通过集成不同数据源的数据，实现数据的汇聚、整合、清洗和存储。
数仓设计及开发流程
数仓设计及开发流程随着企业数据规模的不断增大，数据集中存储和管理的需求变得越来越重要。
数仓作为企业数据仓库的一种，具有集成数据、支持决策分析等优点，在企业中得到广泛应用。
为了确保数仓的高效运作，必须有一个完整的设计及开发流程。
一、需求调研首先需要对企业的业务需求进行分析和调研，确定数仓所需要集成的数据内容和业务需求。
这一步需要与业务部门进行沟通，在了解企业的业务流程和数据来源后，确定数据仓库建设的目标和方向。
二、数据建模在有了业务需求的基础上，需要对数据建模进行设计。
数据建模是数仓设计的核心，包括维度模型和事实模型的建立。
维度模型主要用于描述业务过程中的业务对象，事实模型则主要用于描述业务过程中的事实数据。
在建立数据模型时，需要考虑数据的完整性、准确性和可扩展性。
三、数据抽取在数据建模完成后，需要进行数据抽取，将不同数据源中的数据抽取到数仓中。
在数据抽取时，需要选择合适的数据抽取工具，以保证数据的准确性和完整性。
同时，需要对数据进行清洗和转换，确保数据的一致性和规范性。
四、数据加载数据加载是将抽取到的数据加载到数仓中进行存储的过程。
在数据加载时，需要考虑数据的存储结构和存储方式，以及对数据进行分区和索引等优化操作，以提高数据的查询效率。
五、数据分析在数据加载完成后，需要对数据进行分析和挖掘，以支持企业的决策分析。
数据分析的过程包括数据可视化、报表分析、多维分析、数据挖掘等。
在数据分析中，需要选择合适的工具和技术，以提高数据的分析效率和精度。
六、数据维护和更新数仓建设并不是一次性的过程，需要进行长期的维护和更新。
在数据维护和更新中，需要对数仓中的数据进行定期清理和更新，以保证数据的准确性和完整性。
同时，需要对数仓的性能进行监控和调整，以满足不断增长的业务需求。
综上所述，数仓的设计及开发流程包括需求调研、数据建模、数据抽取、数据加载、数据分析、数据维护和更新等多个环节。
只有按照完整的流程进行建设和维护，才能保证数仓的高效运作和可靠性。
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院青岛黄海学院第一章测试1.下列选项中，用于搭建数据仓库和保证数据质量的是（）。
A:数据展现 B:数据分析 C:数据收集 D:数据处理答案:数据处理2.HTML文档属于（）。
A:不是数据 B:结构化数据 C:非结构化数据 D:半结构化数据答案:半结构化数据3.数据挖掘的英文缩写（）。
A:DM B:DA C:DC D:DB答案:DM4.Hadoop的基础架构是（）。
A:ABC都不正确B:分布式系统 C:操作系统 D:同步系统答案:分布式系统5.一般情况下，计算机处理的数据都是（）。
A:无结构化的数据 B:非结构化的数据 C:半结构化的数据 D:结构化的数据答案:结构化的数据第二章测试1.在Python中实现多个条件判断需要用到与if语句的组合语句是（）A:ABC均不是 B:elif C:pass D:else答案:elif2.Python 语言属于以下哪种语言（）A:机器语言 B:ABC都不正确 C:高级语言 D:汇编语言答案:高级语言3.下列选项中，不是Python关键字的是（）A:static B:pass C:yield D:from答案:static第三章测试1.已知x= np.array((1,2,3,4,5))，那么表达(x**2).max（）的值为（）。
A:20 B:25 C:15 D:30答案:252.已知x= np.array((1,2, 3, 4, 5))，那么表达式(x//5).sum()的值（）。
A:2 B:3 C:4 D:1答案:13.已知x=np.array((1,2,3), 4, 5)，那么表达式sum(x*x)的值（）。
A:50 B:55 C:60 D:65答案:554.在Matplotlib中，用于绘制散点图的函数是（）。
A:pie（) B:scatter() C:bar() D:hist()答案:scatter()5.下列选项中，不属于Seaborn库特点的是（）A:多个内置主题及颜色主题 B:基于网格绘制出更加复杂的图像集合 C:可以处理大量的数据流 D:Seaborn是基于Matplotlib的可视化库答案:可以处理大量的数据流第四章测试1.下列不属于HTTP请求过程的是（）A:请求重定向 B:超时设置 C:搜索文档 D:生成请求答案:搜索文档2.下列关于Python爬虫库的功能，描述不正确的是（）A:通用爬虫库——urllib B:Html/Xml解析器——pycurl C:爬虫库——Scrapy D:通用爬虫库——requests答案:Html/Xml解析器——pycurl3.下列对于Scrapy常用命令及其作用描述错误的是（）A:list是一个全局命令，主要用于列出项目中所有可用的爬虫 B:startproject 是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫 C:crawl是一个项目命令，主要用于启动爬虫 D:genspider是一个项目命令，主要用于创建爬虫模板答案:startproject是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫4.下列请求头中，可以记载用户信息实现模拟登录的是（）A:Connection B:User-Agent C:Cookie D:Host答案:Cookie5.下列不属于Scrapy框架的基本组成部分的是（）A:下载器与Spiders B:引擎与调度器 C:Item Pipelnes D:解析中间件答案:引擎与调度器第五章测试1.下列关于Pandas数据读/写说法错误的是（）A:to_csv函数能够读取数据库的数据写入.csv文件 B:read_csv能够读取所有文本文档的数据 C:to_excel函数能够将结构化数据写入Excel文件D:read_sql能够读取数据库的数据答案:read_csv能够读取所有文本文档的数据2.下列关于时间相关类错误的是（）A:Timestamp是存放某个时间点的类 B:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同 C:Period是存放某个时间段的类D:Timestamp数据可以使用标准的试卷字符串转换得来答案:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同3.使用pivot_table函数制作透视表设置行分组键的参数为（）。
数据仓库实施方案
数据仓库实施方案一、引言数据仓库是一个用于存储和管理企业各种业务数据的集成数据库，它可以帮助企业进行数据分析、决策支持和业务智能等方面的工作。
在当今信息化时代，数据仓库已经成为企业信息化建设的重要组成部分。
本文将针对数据仓库的实施方案进行探讨，旨在为企业实施数据仓库提供一些建议和指导。
二、数据仓库实施的基本步骤1.需求分析在实施数据仓库之前，首先需要进行需求分析，明确企业的业务需求和数据分析的目标。
需要与企业各部门进行沟通，了解他们的数据需求，明确数据仓库的应用场景和功能模块。
2.数据采集和清洗数据仓库的建设离不开数据的采集和清洗工作。
需要从企业各个业务系统中采集数据，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
3.架构设计在数据仓库的实施过程中，需要进行架构设计，包括数据仓库的结构、数据模型、ETL流程等方面的设计。
合理的架构设计可以提高数据仓库的性能和扩展性。
4.系统开发和集成根据需求分析和架构设计的结果，进行系统开发和集成工作。
这涉及到数据库的搭建、ETL工具的选择和配置、BI工具的集成等方面的工作。
5.测试和优化在系统开发和集成完成后，需要进行系统测试和性能优化工作。
通过测试可以发现系统的bug和性能瓶颈，进行相应的优化工作，确保数据仓库的稳定性和性能。
6.上线和运维数据仓库上线后，需要进行数据迁移和系统调优工作。
同时，需要建立数据仓库的运维团队，进行系统的日常维护和监控工作。
三、数据仓库实施的关键技术1.ETL工具ETL（Extract-Transform-Load）工具是数据仓库建设的重要工具，它可以帮助企业进行数据的抽取、转换和加载工作。
在选择ETL工具时，需要考虑其功能完备性、性能稳定性和易用性等方面的因素。
2.BI工具BI（Business Intelligence）工具是数据仓库的重要应用工具，它可以帮助企业进行数据分析、报表生成和决策支持等工作。
在选择BI工具时，需要考虑其功能强大性、易用性和性能稳定性等方面的因素。
ETL的过程原理和数据仓库建设
ETL的过程原理和数据仓库建设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机信息系统应用经验，积累了大量可分析的业务数据，这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析，这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因。
2.优化的思路分析数据仓库ETL过程的主要特点是：面对海量的数据进行抽取；分时段对大批量数据进行删除、更新和插入操作；面对异常的数据进行规则化的清洗；大量的分析模型重算工作；有特定的过程处理时间规律性，一般整个ETL过程需要在每天的零点开始到6点之前完成。
所以，针对ETL过程的优化主要是结合数据仓库自身的特点，抓住需要优化的主要方面，针对不同的情况从如何采用高效的SQL入手来进行。
优化的实例分析目前数据仓库建设中的后台数据库大部分采用Oracle，以下的SQL采用Oracle的语法来说明，所有的测试在O racle9i环境中通过，但其优化的方法和原理同样适合除Oracle之外的其他数据库。
3.1索引的正确使用在海量数据表中，基本每个表都有一个或多个的索引来保证高效的查询，在ETL过程中的索引需要遵循以下使用原则：(1) 当插入的数据为数据表中的记录数量10%以上时, 首先需要删除该表的索引来提高数据的插入效率，当数据全部插入后再建立索引。
(2) 避免在索引列上使用函数或计算，在WHERE子句中，如果索引列是函数的一部分，优化器将不使用索引而使用全表扫描。
举例:低效：SELECT * ROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;高效：SELECT * FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;(3) 避免在索引列上使用NOT和”!=” ，索引只能告诉什么存在于表中，而不能告诉什么不存在于表中，当数据库遇到NOT和”!=”时，就会停止使用索引转而执行全表扫描。
数据仓库建设原则
数据仓库建设原则
一、完整性
数据仓库应保证数据的完整性，确保所有需要的数据都能够在数据仓库中获取。
数据的完整性不仅包括数据的准确性，还涉及到数据的完整性和一致性。
二、规范性
数据仓库的建设应遵循一定的规范，包括数据格式、数据命名、数据分类等方面的规范。
规范化的数据结构有助于提高数据的可读性和可维护性，同时也有助于提高数据的质量和准确性。
三、易用性
数据仓库应具有易用性，能够方便用户查询和使用数据。
易用性包括数据查询的简便性、数据可视化的清晰度、用户界面的友好程度等方面。
四、安全性
数据仓库应具有安全性，能够保护数据不被未经授权的人员访问或篡改。
安全性包括数据的加密、访问控制、备份恢复等方面的措施。
五、可扩展性
数据仓库应具有可扩展性，能够随着业务的发展和数据量的增加而扩展。
可扩展性包括数据库的性能、存储空间、数据处理能力等方面的扩展。
六、稳定性
数据仓库应具有稳定性，能够保证数据的稳定性和可靠性。
稳定
性包括数据的备份恢复、容错处理、故障恢复等方面的措施。
七、高效性
数据仓库应具有高效性，能够快速地处理和分析大量数据。
高效性包括数据库的性能优化、数据处理速度、查询速度等方面的提升。
八、可维护性
数据仓库应具有可维护性，能够方便地进行数据的维护和管理。
可维护性包括数据的备份恢复、数据的清理和整理、数据库的监控和维护等方面的措施。
以上是数据仓库建设的八大原则，这些原则有助于确保数据仓库的建设质量和效果，提高数据的利用价值和管理效率。
大数据时代下的数据仓库建设
大数据时代下的数据仓库建设随着信息化技术的发展，数据已经成为了企业最为重要的资源之一。
在大数据时代的今天，数据的规模和复杂性不断增加，如何有效地管理和利用数据已成为企业发展的关键。
数据仓库建设作为数据管理的重要手段，已经受到越来越多企业的重视。
一、数据仓库的概念和作用数据仓库是指将多个异构的、分散的、不同源的数据集成在一起，经过转换、清洗、整合等多个环节后形成的一个面向主题的、一致的、历史数据集合。
数据仓库可以为企业提供决策支持、业务分析等多种功能，是企业数据管理的重要手段。
数据仓库的作用主要有以下几个方面：1. 提供一致的数据视图数据仓库将企业的多个数据源进行整合，形成一个一致的数据视图，方便业务分析人员进行学习和使用。
2. 支持企业决策数据仓库可以为企业提供海量的、历史的、准确的企业数据，支持企业管理者进行更加准确的决策。
3. 实现数据应用的快速开发数据仓库可以为企业提供数据应用的快速开发平台，简化企业应用的开发流程，提高企业数据应用的效率。
二、数据仓库建设的流程数据仓库建设的流程一般分为需求分析、方案设计、数据建模、数据集成、数据质量管理、数据仓库更新和运维等多个环节。
1. 需求分析需求分析是数据仓库建设的第一步，包括对业务需求、数据需求和技术需求等的分析。
需求分析的目的是为了明确数据仓库应该具备的功能和特点，以及如何满足用户需求和业务目标。
2. 方案设计根据需求分析结果，制定数据仓库的设计方案，包括数据仓库的架构、模型设计、ETL流程设计等。
方案设计是数据仓库建设的关键环节，直接影响数据仓库建设的成败。
3. 数据建模数据建模是指根据方案设计结果，建立数据仓库的逻辑数据模型。
数据模型包括数据仓库的主题模型、维度模型和事实模型等。
数据建模是数据仓库建设的核心环节，影响后续数据集成和数据应用的效果。
4. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据导入到数据仓库中的过程，主要包括数据抽取、数据变换和数据加载等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据仓库项目搭建在进行数据仓库搭建介绍之前，先来简单分析一下数据项目和应用项目的区别。
● 前期调研阶段应用项目聚焦业务本身，需要梳理具体的业务流程；数据项目聚焦于数据流向，需要梳理数据全景图。
● 数据存储对于建模阶段，应用项目多遵循三范式，多有物理主外键，常使用数据库自身事务保证数据一致性；数据项目建模多采用维度建模，基本不使用物理主外键，数据一致性由ETL 保证。
● 开发过程应用项目的模型相对简单，可以实现快速迭代；数据项目模型复杂，需要构建底层模型后，再进行快速迭代，见效时间会长于应用项目，通常数据项目需要对底层建模完成，并且对应的数据清洗处理后，才可以进行需求的快速迭代响应。
通常搭建一个健康的数据仓库项目，有业务确认、数据收集、数据建模、数据处理、数据可视化/分析五部分。
数据治理一、业务确认在数据仓库领域，通常采用的建模方法是维度建模，按照事实表（fact 数据），维度表（dim 数据）来构建数据仓库。
因此，业务确认需要确认以下几点：哪些数据为维度数据，哪些数据为事实数据，数据的生产者、使用者以及数据的管理者，业务边界。
二、数据收集在了解大体的业务背景后，就需要对每个数据进行数据收集，主要从以下几方面考虑： 1、据的定义，要确定主数据以及事实数据的具体业务含义，以及对于事实数据的统计口径进行确认。
2、数据的更新频率，实时更新还是每日更新或是按需更新等。
3、数据的更新方式，增量更新还是半全量更新或是全量更新等。
梳理业务需求，稳定数据源。
确定数据管理者 确定数据生产者 确定数据使用者 确定数据范围 划分主题域 确定业务边界确认目标 更新频率：实时/准实时/小时/天/月 更新粒度：增量/全量 保存时长：原始事实数据保存时长。
指标梳理：指标定义/计算逻辑/事实数据粒度 主数据定义：统一口径 评估数量质量：维度/规则收集数据 概念建模：定义实体/实体关系 逻辑建模：定义实体属性/实体数据来源/定义维度表和事实表关联 物理建模：数据分层/反范试设计/维度代理键/维度渐变。
数据建模 数据抽取：ETL 幂等性数据清洗：错误/重复/关联/缺失数据整合：类型转换/指标计算日志分级：调度级别/ETL 级别/数据级别日志处理：错误/标记/警告日志分析：报表/邮件数据处理 数据测试：关联测试/逻辑测试 数据可视化/数据分析：固定报表/多维分析/数据挖掘分析。
执行反馈数据分析持续优化不断调整4、数据的逻辑主键，对于数据的逻辑主键需要和业务方进行确认，根据经验在和业务方确认完成粒度后需要拿到部分数据（维度数据最好全量，事实数据为近一个月数据），对数据进行检查，如逻辑主键是否有空，是否有重复等情况。
事实证明，我经常会接触到数据的展现形式和业务方提供的逻辑主键有出入，因此这部分工作建议一定要做，避免后续会有返工。
5、维度数据质量检查，需要确认数据是否包含关键字段，同时，需要对一些通用信息的关联进行检查，如省市信息，需要和业务沟通省市信的来源（国家统计局/百度/…），再和相应的来源进行校验确认数据质量。
6、事实数据质量检查，事实数据的质量检查主要为和主数据是否可以完全关联，如果有关联不上的主数据，需要确认原因。
7、数据范围确认，基于所提供的demo数据来确认是否和上述确认的业务边界匹配。
在数据收集阶段，重点需要了解每一个数据的业务含义，需要确保各方使用的数据口径的统一。
如对于产品的定义，多方定义可能不同，有的定义一个产品是SKU，有的定义却是SPU。
因此数据收集阶段非常重要，会直接影响数据建模的质量。
三、数据建模此处简单介绍数据建模的三个步骤：概念建模、逻辑建模和物理建模。
1、概念建模阶段自上而下创建数据模型，精确的描述业务组织，构想业务的总体结构，并给出主题领域的信息。
由实体类型和关系组成。
在这个过程中，未声明主键，未指定实体属性。
在概念建模阶段，从数据全景出发，而不是局限于现有数据，这样有利于数仓的数据架构扩展。
2、逻辑建模阶段逻辑模型定义实体的数据结构和实体之间的关系，在此过程需要定义业务主键和逻辑主键，规范化实体属性，以及细化实体之间的关联关系，同时定义数据源。
3、物理建模阶段通过数据库规则，将逻辑模型实例化为物理数据模型。
物理数据模型可能与逻辑数据模型不同，根据数据仓库的存储介质不同，需要对物理模型进行相应的优化。
注意：在数据仓库项目中，物理表可以存在逻辑主键，但是不要存在物理主键和物理外键，数据完整性和一致性需要通过ETL保证。
四、数据处理1.数据分层通常数据仓库会分为三层：ODS层（staging层）、DW层（数据仓库层）、DM层（数据集市层）。
根据不同的业务需求，DW的数据的层次结构可以扩充，即DW层可以是多层次结构，根据业务需求而定。
⏹ODS层数据通常和原始数据保持一致，目的是保持数据的完整性，不做任何数据方面的操作。
因此ODS层的表结构会和原始数据保持一致。
⏹DW层数据通常为我们所说的模型层，该层的数据通常会通过我们之前对业务的了解，对ODS层的数据进行清洗，转化等操作。
同时，DW层的数据类型会跟业务的数据类型保持一致。
⏹DM层2.ETL流程通常数仓项目通过基于日志驱动的机制进行ETL的管理，对于每个数据源，每一层的ETL都会有对应的日志信息，日志表主要目的是记录本次ETL是否执行成功，在下一次执行ETL时，需要根据上一层的ETL日志表中的执行成功的记录和本层ETL 日志表中执行成功的记录取差集，则为本次ETL需要执行的数据。
即每次ETL是否执行，需要处理的数据是什么，都是通过上一层的日志表和本层的日志表计算得来。
对于大批量的数据，可以采用异步处理方式，将待处理的数据编号存储到队列中，由订阅该队列的ETL来处理相应的数据。
同时，日志数据可以很清晰的看到数据在每一层的数据处理记录，对于业务复杂的场景，可以对指定层的指定数据进行数据处理。
同时，对应的日志表还会有一张error表，用来数据的异常。
ETL流程图如下图所示。
从数据源到ODS层通常数据源有API、Excel、DB、邮件、消息队列等，在数据源到ODS层的数据，对应的日志表会记录每次ETL读取的数据量，进入到ODS层的数据量，ETL的执行开始时间和结束时间，数据源是什么（对于文件等方式，可以记录文件的版本名称等）以及ETL的执行结果。
对于事实数据，通常还会记录该批次数据的业务最大时间和最小时间。
同时，本次ETL对数据处理后的异常数据，会存储在对应的error表中。
对于到ODS层的ETL，主要的错误类型有数据长度超过ODS层规定长度和数据源不规范导致的错误（如接口返回数据字段缺失或Excel数据中缺少对应sheet/列名等）。
ODS层的业务数据只有历史记录表，记录了每次ETL进来的数据，每次的ETL数据会有对应的etl_log_id来作为标识，用于下一层ETL来获取数据的查询条件。
⏹从ODS层到DW层下面分别对维度数据和事实数据来进行讨论。
维度数据对于数据校验。
数据错误类型分为两种级别，error和warning。
error级别的数据错误不会进入到DW层（具体哪些类型为error通常由业务决定，通常情况下逻辑主键为空和重复为error错误），而warning的数据错误则会进入下一层，但这些类型的错误都会在error 表中体现。
对于数据渐变。
更新数据会与current表（维度数据的current表为包含历史渐变信息和当前快照信息的表；而事实数据的current表为当前快照信息表）中的数据根据逻辑主键进行对比，并通过start_time、end_time和is_valid字段来确认数据的有效性并体现渐变，start_time 和end_time一般采用前闭后开原则。
如下图用户信息表所示。
对于code为AAA的用户来说，新更新的数据为对历史current表进行更新，则旧数据对应的end_time则会为新数据的start_time，同时代表该条数据有效性的is_valid会被置为0。
注：通常对于相同逻辑主键的数据，start_time和end_time必须连贯且没有交集，否则后续事实数据关联主数据则会出现异常。
另外，关于维度数据需要补充两点：➢通常会在维度数据中插入ID为-1的数据，该数据的目的在于和主数据关联不上的事实●逻辑主键是否为空●逻辑主键是否重复●重要字段是否为空●和其他主数据是否关联不上数据质量效验Dim数据的回滚主要依赖于数据库的事务回滚.通常回滚的数据为history表、current表、error表中的数据。
数据回滚通过日志驱动机制，从ODS层获取待处理的数据，并对数据根据相应的业务逻辑进行数据处理，如对ods层数据进行业务边界条件的过滤，去重等操作。
业务流程处理从ODS层来的数据在逬行逻辑处理和校验后,需要和current数据的有效数据逬行对比渐变，生成新的有效数据。
数据渐变数据，在进行后续统计时，采用inner join 可以把关联不上主数据的事实数据也统计上（inner join 比left join 的性能好，因此在大数据量情况下采用inner join 进行数据分析等操作）。
➢ 对于区域和时间等主数据信息，需要进行维护。
如区域信息，需要维护不同来源的数据（国家统计局/百度/腾讯…），这样对不同区域来源的数据关联采用相同的区域数据，确保后续关于地区数据的口径统一。
时间数据的维护如对于某一天需要记录该日期数据当前年的第几天、当前周的第几天，当前年的第几周等信息，方便后续和事实数据关联后能快速分析。
对于和主数据关联。
需要根据事实数据的产生时间和主数据的有效时间来进行关联。
如下图所示。
结合维度表中的张三用户，在不同时间段购买的订单数据，关联的ID 则会不同。
另外，对于关联不上的主数据，通常事实表中主数据的ID 列的值为-1。
业务流程处理通过日志驱动机制，从ODS 层获取待处理的数据，并对数据跟对相应的业务逻辑进行处理，如对ODS 层数据进行业务边界条件的过滤，从等操作。
事实数据和主数据关联对于fact 数据和主数据关联,需要根据 fact 的时间和对应的有效的主数据进行关联，并且只保存对应的主数据id 。
増量更新.新更新数据和current 数据根据逻辑主健进行对比，删除current 中的存在数据，插入更新数据。
半全量更新:根存每次更新的数据时间范围对current表中数据进行替换。
数据回滚由于fact 数据量较大，无法通过数据库的事务回滚机制来保证数据的一致性，通常是采用temp 表来实现数据回滚。
数据质量校验•逻辑主键是否为空 •逻辑主键是否重复 •重要字段是否为空 •和主数据是否关联不上 •他业务逻辑的计算校验对于数据回滚。
通常做法是使用一个temp表（一般temp表和current的表结构相同），一般导致ETL异常的情况为更新的数据发生异常导致ETL报错等，因此先将更新数据插入到temp表中，如果成功，则再删除current指定数据，这样可以避免在删除完current表中的数据后，插入current表中数据中途报错导致数据不完整。