【数据仓库工具箱】DW/BI系统的核心元素和基本要求

核心元素

DW/BI 环境划分为4个不同的,各具特色的组成部分。分别是:操作型源数据,ETL系统,数据展现和商业智能应用。

操作型源数据 记录的是操作型系统,用于获取业务事务。源数据关注的是处理性能和可用性。源系统一般不维护历史信息,而这部分责任可以依靠好的数据仓库来实现。

数据获取-转换-加载 ETL系统 是处于操作型系统和数据展现区之间的部分,1. 获取是将数据从操纵型系统中导入数据仓库中,2. 数据转换,elt系统通过数据清洗/合并来自不同数据源的数据/复制数据等,增强数据价值,3.数据加载,实际构建和加载数据到展现区域的目标维度模型中。elt 过程的主要任务是识别维度和事实,因此其包含的子系统非常重要。

设计目标:吞吐率、完整性和一致性。

⚠️规划化结构难以同时满足可理解性和性能两个目标。
‼️ELT需要关注数据质量,一致性和完整性。

展现区 我们认为数据应该以维度模型来展现,星型模型或olap多维数据库。

⚠️处于DW/BI系统的可查询的展现区必须是维度化的,原子的(辅以增强性能的聚集),以业务为中心的。坚持使用总线矩阵结构的数据库,不应该是按照个别部门需要的数据来构建。

设计目标:方便实用、查询性能

商业智能BI 比如报表或者随意查询等等。

将DW/BI系统与餐厅类比

ETL系统与餐厅后厨

布置要高效,尽量减少时间运转

一致性:调味酱要提前做好,菜品的质量也要一致

厨房的输出要有一定的完整性

处于前端用餐区的数据展现和BI --- 交付的产品是展现区的数据

菜单:通过元数据/数据报表和参数化分析应用告诉用户什么数据可用。DW/BI 的用户希望获得一致的,良好的数据质量。

服务:发布的数据要满足需求,快速提供给业务用户和开发人员。

DW/BI 的基本需求

  1. 方便存取,及时访问和数据获取。
  2. 数据正确。
  3. 数据可用。
  4. DW 支持决策。
相关推荐
不辉放弃1 小时前
为什么hive在处理数据时,有的累加是半累加数据
数据仓库·hive·hadoop
Sirius Wu2 天前
大数据平台ETL任务导入分库分表数据
大数据·数据仓库·etl
没有梦想的咸鱼185-1037-16635 天前
SWMM排水管网水力、水质建模及在海绵与水环境中的应用
数据仓库·人工智能·数据挖掘·数据分析
派可数据BI可视化5 天前
解读商业智能BI,数据仓库中的元数据
大数据·数据仓库·数据分析·spark·商业智能bi
老刘聊集成6 天前
ETL 工具选型评测:2025 年 Top 5 工具优缺点对比(附评分表)
数据仓库·etl
越来越无动于衷6 天前
Spring Boot 整合 Spring MVC:自动配置与扩展实践
数据仓库·hive·hadoop
Raisy_6 天前
05 ODS层(Operation Data Store)
大数据·数据仓库·kafka·flume
不辉放弃6 天前
大数据仓库分层
大数据·数据仓库
君不见,青丝成雪7 天前
Flink双流join
大数据·数据仓库·flink
君不见,青丝成雪7 天前
Hadoop技术栈(四)HIVE常用函数汇总
大数据·数据库·数据仓库·hive·sql