数据产品经理必备之——数据仓库

本文探讨了数据仓库(DW)在多系统整合中的作用,包括ECIF用户管理、订单处理及报表生成等环节。文章详细介绍了ODS原始数据层、DW数据仓库层和DWS汇总层的具体操作,并通过实例对比了数据仓库与数据集市的不同。

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数仓——为解决多系统的整合而生

用户变现 推荐   ECIF 用户管理系统  40个子系统  P2P  

宜信  P2P线下、宜人贷、基金、保险、移民

证件类型 证件号码  姓名

业务逻辑

用户 产品 订单

基本信息  联系信息  证件信息  财产  星星结构  雪花结构

维度建表单表   要是  ECIF是用户集市 则分开

订单合同  高度相似性  时间 人 买什么产品  钱

合同三层

利润=收入-成本  收入来自客户:画像、分级(集团、大区、城市、门店)  成本:人力费用、成本

 

ods原始数据层 与数据源的数据同构 E主要 抽取

dw datawarehouse轻度汇总,明细层 ETL提取转换加载  异构的变化 T占主要 银行保险  业务种类比较多 信息和业务种类较少 

dws 汇总层   报表层

aws 提供服务videology

 

 

本公司的数据仓库

客户信息、用户行为、用户付费、渠道、活动营销、任务体系、B端教师

 

学生、教师、家长、小学

用户的阶段不一样,用户习惯不一样  引导性学习、自主性学习 

拆表  整表

小初高用户都是5000万,本公司change表。  相似性  所有公司订单表

 

课程、真人秀、习题  规划成一个表

数仓二期:dim_user  访问活跃

 

2019:订单、家长、小学

实收、到账   实收>到账(oppo)   注册用户所属班属于哪个业务群就是哪个群的  代理商—老师合作  线下渠道  

 

举例说明会数据仓库和数据集市的区别

数据集市是基于主题的。主题下的所有表都是同一类型的表

 

 

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