数据仓库面试题

数据仓库的定义？

首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、相对稳定的(non-volatile)、反应历史变化(time variant)的数据集合，用于支持管理决策(decision making support)。

数据仓库和数据库的区别？

从目标、用途、设计来说

1. 数据库是面向事物处理的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的，数据来源多样，经过一定的规则转换得到，用来分析。
2. 数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的历史数据。
3. 数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的插入；数据仓库的设计一般不符合三范式，有利于查询

如何构建数据仓库？

数仓模型的选择是灵活的，不局限于某种模型方法。

数仓数据是灵活的，以实际需求场景为导向。

数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性，要考虑技术可靠性和实现成本。

https://www.zhihu.com/question/19703294

1. 系统分析，确定主题。通过与业务部门的交流，了解建立数仓要解决的问题，确认各个主题下的查询分析要求

2. 选择满足数据仓库系统要求的软件平台。选择合适的软件平台，包括数据库、建模工具、分析工具等

3. 建立数据仓库的逻辑模型。确定建立数据仓库逻辑模型的基本方法，基于主题视图，把主题视图中的数据定义转到逻辑数据模型中

4. 逻辑数据模型转换为数据仓库数据模型

5. 数据仓库数据模型优化。随着需求和数据量的变化进行调整

6. 数据清洗转换和传输。业务系统中的数据加载到数据仓库之前，必须进行数据的清洗和转换，保证数据仓库中数据的一致性。

7. 开发数据仓库的分析应用。满足业务部门对数据进行分析的需求。

8. 数据仓库的管理。包括数据库管理和元数据管理。

什么是数据中台？

数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台吧数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

这些服务和企业的业务有较强的关联性，是企业所独有且能复用的，它是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争的优势所在。

数据中台通过整合公司开发工具、打通全域数据、让数据持续为业务赋能，实现数据平台化、数据服务化和数据价值化。数据中台更加侧重于“复用”与“业务”。

数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么？

基础能力上的区别

数据平台：提供的是计算和存储能力

数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论指导下建设的一整套的数据表

数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值。

业务能力上的区别

数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集

数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表

数据中台：企业级的逻辑概念，提现企业数据产生价值的能力，为业务提供服务的主要方式是数据API

总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务。数据中台是在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。

大数据的一些相关系统？

数仓设计中心：按照主题域、业务过程，分层的设计方式，以维度建模作为基本理论依据，按照维度、度量设计模型，确保模型、字段有统一的命名规范

数据资产中心：梳理数据资产，基于数据血缘，数据的访问热度，做成本的治理

数据质量中心：通过丰富的稽查监控系统，对数据进行事后校验，确保问题数据第一时间被发现，避免下游的无效计算，分析数据的影响范围。

指标系统：管理指标的业务口径、计算逻辑和数据来源，通过流程化的方式，建立从指标需求、指标开发、指标发布的全套协作流程

数据地图：提供元数据的快速索引，数据字典、数据血缘、数据特征信息的查询，相当于元数据中心的门户。

如何建设数据中台？

http://baijiahao.baidu.com/s?id=1651988047250956280&wfr=spider&for=pc

数据中台在企业落地实践时，结合技术、产品、数据、服务、运营等方面，逐步开展相关工作。

1. 理现状。了解业务现状、数据现状、IT现状、现有的组织架构
2. 定架构。确认业务架构、技术架构、应用架构、组织架构
3. 建资产。建立贴近数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层
4. 用数据。对数据进行输出、应用。
5. 数据运营。持续运营、持续迭代

中台建设需要有全员共识，由管理层从上往下推进，由技术和业务人员去执行和落地是一个漫长的过程，在实施数据中台时，最困难的地方就是需要有人推动。

数据湖的理解？

数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。

数仓最重要的是什么？

个人认为是数据集成。

企业的数据通常是存储在多个异构数据库中的，要进行分析，必须先要对数据进行一致性整合。

集成整合后才可以对数据进行分析、挖掘数据潜在的价值。

概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。

概念数据模型CDM

conceptual data model

概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，以数据类的方式描述企业级的数据需求。

概念数据模型的内容包括重要的实体与实体之间的关