网站建设朋友圈广告,学历提升机构,江西建设工程质量管理网站,中国最顶尖的室内设计公司1、问#xff1a;数据仓库 建设过程中 经常会遇到那些问题#xff1f; 模型(逻辑)重复建设 数据不一致性 维度不一致#xff1a;命名、维度属性值、维度定义 指标不一致#xff1a;命名、计算口径 数据不规范(字段命名、表名、分层、主题命名规范) 2、OneData数据建设核心方…1、问数据仓库 建设过程中 经常会遇到那些问题 模型(逻辑)重复建设 数据不一致性 维度不一致命名、维度属性值、维度定义 指标不一致命名、计算口径 数据不规范(字段命名、表名、分层、主题命名规范) 2、OneData数据建设核心方法论 3、OneData数据建设体系架构 4、数据仓库中经常用到的概念
4.1 什么是 业务过程 指的是 企业活动中的一个行为事件如 下单、支付、退款都是业务过程 业务过程是一个不可拆分的行为事件也可以说 业务过程 企业活动中的事件
4.2 什么是 数据域/主题域 指定是 将业务过程或者维度进行抽象的集合 为保证数仓的稳定性数据域需要抽象提炼并且长期维护和更新但不轻易变动。
4.3 什么是 度量/原子指标 原子指标和度量含义相同是基于某个业务过程下的度量值表示不可再拆分的指标 经常以数值的形式出现具有明确的业务含义的名称如支付金额
4.4 什么是 修饰词 业务过程中对业务场景限定的抽象(除维度以外)例如 流量域中有修饰词 PC端、APP端
4.5 什么是 修饰类型 对修饰词抽象划分修饰类型从属于某个业务域 如流量域中有访问终端类型该类型下有 PC端、移动端
4.6 什么是 维度 维度是业务过程中度量的环境也可以称为实体对象
4.7 什么是 维度属性 维度属性隶属于一个维度是维度的组成部分 如 地理维度包含(国家、地区、省份、城市等级等属性)
4.8 什么是 时间周期 用来明确数据统计的时间范围或者时间点如最近30天、自然周、历史至今
4.9 什么是 派生指标 派生指标 一个原子指标 修饰词(可选多个) 时间周期 可以理解为 对原子指标按照业务统计范围的圈定 例如原子指标支付金额 派生指标最近1天海外买家的支付金额 最近一天为时间周期、海外为修饰词、买家为维度 5、指标体系的构成是什么 原子指标 含义某个业务过程中不可拆分的度量 构成动作 度量 示例支付金额、借款金额
派生指标 含义将原子指标按照业务范围的圈定(聚合) 构成多个修饰词(可选) 时间周期 原子指标 示例最近一天海外买家的支付金额
派生指标分类 事务型指标、存量型指标、复合型指标
事务型指标 含义对某个业务活动进行衡量的指标 示例订单支付金额、新增会员数
存量型指标 含义对实体对象(如商品、会员)某些状态的统计 示例商品总数、注册会员数
复合型指标 含义在 事务型指标和存量型指标的基础上复合而成 示例流量UV-下单买家数的转化率 6、数仓中模型设计时的指导理论 设计数据模型时主要以维度建模为理论基础基于维度数据模型总线架构构建一致性的维度和一致性的事实。 7、问数据仓库为什么要分层设计(分层的好处) 分层能够使数据有秩序的流转数据的生命周期能够清晰的被数仓开发人员和使用人员感知到 数据结构清晰 每一个数据分层都有它的作用域和职责在使用表的时候能更方便地定位和理解 减少重复开发 规范数据分层开发一些通用的中间层数据能够减少极大的重复计算 统一数据口径 通过数据分层提供统一的数据出口统一对外输出的数据口径 复杂问题简单化 将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成每一层解决特定的问题
通过构建全域的公共层数据极大地控制了数据规模的增长同时也能提高数据研发的效率
解约成本提高性能。 8、问数据仓库应该如何分层 ODS_数据操作层 存储数据特点各个业务系统的原始数据、日志数据、第三方数据 数据加工方式几乎无处理(基础清洗数据) 作用数据同步(增量、全量)清洗保存历史
CDM_公共维度模型层 存储数据特点存放明细事实数据、维度数据、公共指标汇总数据 细分: DWD、DWS 作用提升公共指标的复用性减少重复加工
DWD_明细数据层 存储数据特点存放明细事实数据 数据加工方式 以维度建模为理论基础将业务相同或相似且粒度相同的数据放到同一个模型中 采用维度退化的手段来构建明细宽表基于ODS和DIM表加工而成 作用 1、整合业务相同或相似数据 构建明细宽表复用关联计算减少数据扫描DWD 2、公共指标统一加工 基于 OneData体系构建 命名规范、口径统一、算法统一的统计指标 为上层数据产品、应用、服务提供公共指标并建立汇总宽表 3、构建一致性维度 建立一致性的维表降低多维度分析时计算口径、算法不统一的风险
DWS_汇总数据层 存储数据特点公共指标汇总数据 数据加工方式 加强指标的维度退化采用宽表化手段构建公共指标数据层 常基于DWD和DIM表加工而成 作用 存放公共指标汇总数据构建公共指标宽表提升公共指标的复用性、减少重复加工
ADS_应用数据层 存储数据特点存储个性化的统计指标数据 作用计算个性化的指标(没有公用性复杂)、基于应用的数据组装(跨主体构建宽表) 9、问下游使用数仓模型时应该遵循哪些原则 优先使用公共维度模型层(CDM)数据当公共层没有数据时需要评估是否需要创建公共层数据当不需要建设公共层数据时方可直接使用操作数据层数据(ODS)
