3、如何从0到1去建设数据仓库

1、数仓实施过程

1.1 数据调研

数据调研包括:业务调研、需求调研

业务调研

需要调研企业内有哪些业务线、业务线的业务是否还有相同点和差异点

各个业务线有哪些业务模块,每个模型下有哪些业务流程,每个流程下产生的数据

是怎样存储的

业务调研完后的产出:

业务调研表、各个业务流程图


需求调研

主要调研 分析师、运营人员的数据需求 和 现有报表系统中的数据需求


1.2 数仓架构设计

数据域(主题域)的划分

进行数据调研后,需要对 业务过程或维度进行归纳、抽象出数据域

数据域的特点:

为保证数仓的稳定性,数据域需要从业务过程中抽象提炼

并且长期维护和更新,但不轻易变动

划分数据域时,既要能覆盖当前所有的业务需求,又要在有新的业务进入时

毫无影响的进入已有的数据域或者扩展新的数据域


构建总线矩阵

构建总线矩阵的目的是为了明确两个事情:

1、明确每个数据域下有哪些业务过程

2、明确每个业务过程与哪些维度相关


1.3 规范定义

规范定义主要包括:表命名规范、字段命名规范、ETL开发规范 (后续章节会单独介绍这块内容)

1.4 模型设计

模型设计主要包括:事实表设计、维度表设计 (后续章节会单独介绍这块内容)

1.5 代码开发

ETL开发过程

1.6 评审

对设计的模型、开发代码进行评审

1.7 上线及配置质量监控

调度任务上线及配置质量监控任务

1.8 总结

数仓的建设是一个高度迭代和动态的过程,一般采用螺旋式实施方法。

在总体架构设计完成之后,开始根据数据域进行迭代式模型设计和评审

在架构设计、规范定义、模型设计等过程中,都要引入评审机制,以确保实施过程的正确性

相关推荐
xiaogai_gai17 分钟前
金蝶云星空API接口的ETL转换与数据写入方案
数据仓库·etl
菜鸟小码2 小时前
Hive数据类型全解析:从基础到复杂类型实战指南
数据仓库·hive·hadoop
Gauss松鼠会2 小时前
【GaussDB】浅谈SQL与ETL
数据库·数据仓库·sql·etl·gaussdb·经验总结
juniperhan3 小时前
Flink 系列第13篇:Flink 生产环境中的并行度与资源配置
java·大数据·数据仓库·分布式·flink
菜鸟小码3 小时前
深入浅出 Hive 数据类型:从入门到实战
数据仓库·hive·hadoop
YMatrix 官方技术社区13 小时前
美国·硅谷|YMatrix 即将亮相 Postgres Conference 2026,前瞻 AI 时代的数据基座
数据库·数据仓库·postgresql·时序数据库·ymatrix
孟意昶17 小时前
Doris专题31-SQL手册-基础元素
大数据·数据库·数据仓库·分布式·sql·知识图谱·doris
juniperhan21 小时前
Flink 系列第12篇:Flink 维表关联详解
大数据·数据仓库·分布式·flink
Leo.yuan1 天前
告别DataX和Kettle:FineDataLink如何实现数据同步+ETL+治理一体化?
数据仓库·etl
隐于花海,等待花开3 天前
Hive 常用函数详细总结
数据仓库·hive·hadoop