数仓规划建议

本文提出了数仓规划的一些建议,包括统一账号管理防止重复同步,规范表命名,梳理业务场景与主题域,构建维度模型和事实表,以及优化跨层调用,旨在提升数据仓库的效率和准确性。

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数仓规划建议

1、将数仓平台账号收归统一管理,防止出现同一张业务表被重复同步到数仓平台或者自己的业务流程被别人误运行。(有些业务流程是不能被重复运行的)
2、对数仓平台的表命名进行统一规范。针对ods、dw、ads 层级最好加上对应前缀,方便区分层级和分析。针对ods层,因为这个是拉取业务系统的表,我们业务系统非常多和复杂,所以我们是会加上库名_t_表名。
3、对目前的存在的表进行排查,同一张业务表同步到数仓平台上的时候一般情况下应当只能同步成一张表(有些是表命名没有规范,导致重复命名),除了要做类实时的表,只需要同步部分数据除外(这种应当加上标识,是同步多久的表)。
4、对目前的表所属的业务场景进行归类,划分主题域,对属于不同主题的dw表进行重新建模,并重新按照第2条的命名规范命名。主题域一般有销售域、售后域、物流域、仓储域等。这种一般是按自己公司的实际的业务场景,达成共识。
5、对主题域划分之后,对每个域构建一致性维度,构建对应的维度模型。维度建表的时候,根据维度访问频繁是否,更新频繁或者变化缓慢进行拆分。维表的命名建议:dim_主题域_表名_分表规则(分表规则就是分区规则,一般按照日期分区就好,按日期就加个_day)
6、事实表这块,将每个主题域重复的事实表进行去重,按主题域的方式进行整合,有相同字段相同含义的放入一张事实表中,无法合并的就单独放其他事实表。
7、在划分主题域建模之后,看表的调用情况,看有多少跨层调用的情形,ads层尽量不要跨层调用ods层级。对这种跨层调用的情形,具体情况具体分析,改调用现有的dw层的表,如果无法直接调用,可以重新建个对应的dw层级表或者改造之前的表。

03-09
### 数据仓库概述 数据仓库作为企业级据管理的核心组件,在现代企业的信息化进程中扮演着重要角色。通过集成来自不同源系统的异构据,为企业提供了一个统一的据视图,支持高层管理者做出更加科学合理的经营决策[^3]。 ### 架构设计原则 对于云端数据仓库而言,其架构基于云计算平台构建而成,具备高扩展性和灵活性的特点。具体来说: - **多层结构**:通常采用三层或多层体系结构,包括前端应用层、中间件服务层以及后台据库管理层; - **分布式计算框架**:利用Hadoop生态系统内的工具如MapReduce, Spark等实现大规模并行处理能力; - **弹性伸缩机制**:能够根据业务需求自动调整资源配置,确保性能最优的同时降低成本开支; 这种新型模式不仅继承了传统本地部署方式的优点,还进一步增强了安全性保障措施,并简化运维管理工作流程[^2]。 ### 实施建议与最佳实践 为了成功搭建一个高效稳定的企业级数据仓库系统,应当遵循如下几项指导方针: #### 明确目标定位 在项目启动之前就确立清晰的目标范围,确定要解决的关键问题是什么样的商业挑战或者是运营痛点所在之处。 #### 制定合理规划 从业务角度出发进行全面评估分析,识别出哪些部门或职能领域最有可能从中受益匪浅,进而优先考虑这些方面的需求来制定相应的实施方案。 #### 注重质量控制 建立严格的据清洗转换规则,保证进入储内部的信息都是干净可靠的原始资料;同时也要定期审查现有模型的有效性以便及时更新改进。 #### 推动文化变革 鼓励员工积极参与到整个过程中去,培养他们形成良好的据分析习惯,提高整体团队协作水平和创新能力[^4]。 ```python def build_data_warehouse(): """ A simplified function to demonstrate the key steps involved in building a data warehouse. Returns: str: Confirmation message indicating successful completion of setup process. """ define_goals() assess_requirements() design_architecture() implement_system() test_performance() deploy_solution() return "Data Warehouse successfully built!" ```
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