数据仓库建模理论及实践-从0到1

Question

如题所述

Answer 1

数据仓库，这座企业决策的智慧宝库，通过整合多元数据，为企业提供有力支持。它的架构如同一座精心设计的城市，由数据仓库（主题导向，集成优化）、数据湖（原始数据的海洋）和湖仓一体（一体化数据底座，兼顾历史与实时查询）共同构成，构建起数据驱动的决策基石。

数据仓库的建模艺术</

就像图书馆、建筑和电脑文件的分类，数据建模强调从业务视角出发，合理组织数据，以提升性能、降低成本，提高效率和数据质量。Bill Inmon的ER模型（实体关系模型）通过规范化减少冗余，但不直接支持深度分析；相比之下，Ralph Kimball的维度模型以事实和维度为核心，清晰直观，适合进行深入的数据分析。

建模的真谛在于服务数据分析，它的焦点在于提升需求分析效率和复杂查询的表现。核心是事实表，分为事务事实（如超市购买记录，记录细节）、快照事实（如库存状态，按周期记录）和累计快照（处理工作流分析）。

实例演示</

事务事实表：以超市购买为例，选取商品扫描作为业务过程，定义维度（日期、商品、收银台、促销等），事实数据包括销售量、毛利等。
快照事实表：如库存状态，按天、周、月周期记录，存储库存量等半可加事实。

在大数据时代，处理海量数据如超市库存系统，每天100万条记录，一年3.65亿，设计时需精确定义维度（周期、商品、仓库）和事实（库存量等），考虑周期快照事实表和累计快照事实表的构建。

无度量值的事实表，如咨询和课程出席，通过常量列进行统计，提供额外的洞察。

维度与数据存储策略</

维度表是基础，围绕业务环境构建，主键和维度属性清晰。设计时需处理主维表和相关维表，如商品sku_info的粒度与主维表保持一致。

在处理维度属性时，遵循丰富、清晰、通用原则，考虑历史变化和编码简化。而在规范化与反规范化之间，平衡数据一致性与查询性能是关键。

数据仓库设计流程</

数据调研</：深入理解业务，明确业务模块，收集各部门需求，如电商各业务板块的数据需求。
数仓分层设计</：阿里巴巴的ODS/CDM/ADS三层结构，分别处理原始数据、公共维度模型和应用数据层，每个层次有特定职责。

设计结束时，输出业务需求规范和模型设计文档，包括事实、维度和概念模型的定义。

模型层次详解</

DIM维度层：遵循雪花模型构建，避免冗余，强调业务含义的一致性。
DWD明细数据层：按业务过程设计，确保数据精细化，适当冗余重要属性。
DWS汇总数据层：基于分析主题，提供公共指标，遵循聚集和公用性原则。
ODS原始数据层：存储原始数据，注重命名规则和同步管理。

总结</

数据仓库建模是一门艺术，通过科学的划分数据域，构建总线矩阵，确保模型与业务流程无缝对接。无论是事务事实还是快照事实，都需精心设计，以满足不断变化的业务需求和数据复用。在数据的海洋中，每一块基石都至关重要，共同构建企业的数据决策之路。