数仓建模—建模流程

本文探讨了数据仓库建模的重要性,包括业务梳理、消除信息孤岛和提高灵活性。建模流程涉及业务建模、概念建模、逻辑建模和物理建模四个阶段。建模过程中涉及选择业务过程、数据域、粒度、维度和事实的确认。模型设计思路包括自上而下和自下而上的方法。最后,文章强调了模型落地实现的步骤,如创建表、测试代码和配置调度监控。

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建模的意义

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程:

  1. 简单报表阶段:这个阶段,系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表,以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所
    需要的汇总数据。大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
  2. 数据集市阶段:这个阶段,主要是根据某个业务部门的需要,进行一定的数据的采集,整理,按照业务人员的需要,进行多维报表的展现,
    能够提供对特定业务指导的数据,并且能够提供特定的领导决策数据。
  3. 数据仓库阶段:这个阶段,主要是按照一定的数据模型,对整个企业的数据进行采集,整理,并且能够按照各个业务部门的需要,提供
    跨部门的,完全一致的业务报表数据,能够通过数据仓库生成对对业务具有指导性的数据,同时,为领导决策提供全面的数据支持。

通过数据仓库建设的发展阶段,其实可以看出,数据仓库的建设和数据集市的建设的重要区别就在于数据模型的支持。因此,数据模型的建设,对于我们数据仓库的建设,有着决定性的意义。

一般来说,数据模型的建设主要能够帮助我们解决以下的一些问题:

进行全面的业务梳理 改进

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