数据仓库概念

1、什么是数据仓库 数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它出于分析性报告和决策支持目的而创建。为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

2、数据仓库的特点

数据仓库的数据是面向主题的

数据仓库的数据是集成的

数据仓库的数据是不可更新的

数据仓库的数据是随时间不断变化的

3、数据仓库架构分层 数据仓库标准上可以分为四层:ODS(临时存储层)、PDW(数据仓库层)、DM(数据集市层)、APP(应用层)。

ODS层:

为临时存储层,是接口数据的临时存储区域,为后一步的数据处理做准备。一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的,主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类,一个用于存储当前需要加载的数据,一个用于存储处理完后的历史数据。历史数据一般保存3-6个月后需要清除,以节省空间。但不同的项目要区别对待,如果源系统的数据量不大,可以保留更长的时间,甚至全量保存;

PDW层:

为数据仓库层,PDW层的数据应该是一致的、准确的、干净的数据,即对源系统数据进行了清洗(去除了杂质)后的数据。这一层的数据一般是遵循数据库第三范式的,其数据粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW层会保存BI系统中所有的历史数据,例如保存10年的数据。

DM层:

为数据集市层,这层数据是面向主题来组织数据的,通常是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说,这层的数据是轻度汇总级的数据,已经不存在明细数据了。从数据的时间跨度来说,通常是PDW层的一部分,主要的目的是为了满足用户分析的需求,而从分析的角度来说,用户通常只需要分析近几年(如近三年的数据)的即可。从数据的广度来说,仍然覆盖了所有业务数据。

APP层:

为应用层,这层数据是完全为了满足具体的分析需求而构建的数据,也是星形或雪花结构的数据。从数据粒度来说是高度汇总的数据。从数据的广度来说,则并不一定会覆盖所有业务数据,而是DM层数据的一个真子集,从某种意义上来说是DM层数据的一个重复。从极端情况来说,可以为每一张报表在APP层构建一个模型来支持,达到以空间换时间的目的数据仓库的标准分层只是一个建议性质的标准,实际实施时需要根据实际情况确定数据仓库的分层,不同类型的数据也可能采取不同的分层方法。

为什么要对数据仓库分层:

1、用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;

2、如果不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。

3、通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程,因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成,相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作,把一个大的黑盒变成了一个白盒,每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解,这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性,当数据发生错误的时候,往往我们只需要局部调整某个步骤即可。

4、如何建设数据仓库模型 建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分,那么,怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。

数据仓库的数据模型的架构和数据仓库的整体架构是紧密关联在一起的,我们首先来了解一下整个数据仓库的数据模型应该包含的几个部分。从下图我们可以很清楚地看到,整个数据模型的架构分成 5 大部分,每个部分其实都有其独特的功能。

系统记录域(System of Record):这部分是主要的数据仓库业务数据存储区,数据模型在这里保证了数据的一致性。

内部管理域(Housekeeping):这部分主要存储数据仓库用于内部管理的元数据,数据模型在这里能够帮助进行统一的元数据的管理。

汇总域(Summary of Area):这部分数据来自于系统记录域的汇总,数据模型在这里保证了分析域的主题分析的性能,满足了部分的报表查询。

分析域(Analysis Area):这部分数据模型主要用于各个业务部分的具体的主题业务分析。这部分数据模型可以单独存储在相应的数据集市中。

反馈域(Feedback Area):可选项,这部分数据模型主要用于相应前端的反馈数据,数据仓库可以视业务的需要设置这一区域。

通过对整个数据仓库模型的数据区域的划分,我们可以了解到,一个好的数据模型,不仅仅是对业务进行抽象划分,而且对实现技术也进行具体的指导,它应该涵盖了从业务到实现技术的各个部分。

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