49、数据仓库管理与应用全方位解析-优快云博客

数据仓库管理与应用全方位解析

1. 数据仓库运维的关键操作

在数据仓库投入使用后，会涉及多种关键操作，包括更改架构、更新数据、创建数据库等。

1.1 架构与数据更新

更改架构 ：有时因业务发展或功能增强需求，需要更新数据库架构，架构涵盖数据库结构、表定义、触发器、视图和存储过程等。
更新数据 ：可能会有将数据直接加载到数据仓库的需求，原因可能是与其他数据仓库集成或引入新的数据源。

1.2 创建 DDS 数据库

在数据库维护工作中，有时会收到项目团队的请求，创建 DDS 数据库用于特定项目的深入数据分析。这个 DDS 是主 DDS 的子集，包含特定的数据集市和特定时间段的数据。例如，Amadeus Entertainment 为推出新产品系列，需要获取产品销售数据集市过去六个月的数据。

2. 架构更改的详细流程

2.1 业务变化引发的架构需求

数据仓库投入使用后，业务流程的变化可能产生新数据，或改变、减少现有数据。比如安装新的人力资源系统，会为数据仓库中的员工维度增加新的数据源；新的呼叫中心系统会为客户维度提供新的数据源。新数据可能来自现有系统，表现为新属性、新度量、新维度甚至新的数据集市，这就要求对数据仓库的架构进行更改。

2.2 规范的变更请求流程

由于数据仓库已在运行，此类请求应作为变更请求处理。需要建立正式的流程来处理数据仓库的变更请求：
1. 业务用户填写请求 ：业务用户需填写表格，描述请求内容、支持请求的原因或理由。在请求中，要说明所需的数据变更、数据来源、数据格式、包含的信息以及真实数据样本，以便明确支持此变更所需的架构更改。
2. BIM 分析与优先级排序 ：请求由 BIM 进行分析和优先级排序。
3. DWA 评估与实施 ：BIM 将请求转发给 DWA 进行评估等操作，待批准后实施。

2.3 架构变更示例与操作

以引入两个新属性的变更请求为例，这两个属性分别来自订阅销售区域和履行操作。可以通过绘制类似图 17 - 5 的图表来辅助设计、规划和实施。绘制图表的步骤如下：
1. 绘制六个列标题。
2. 在“区域”列中，列出受此变更影响的事实表。
3. 在“源系统”“阶段”“ODS”和“DDS”列的每个单元格中，列出受变更影响的表，并标记需要更新或创建的列。
4. 用箭头连接这些表，展示数据在表之间的流动。

这个过程并不简单，看似引入两个新属性很容易，但实际上涉及 21 个 ETL 任务，10 个不同表中的 18 列会受到影响，还不包括对应用程序（如报告和 OLAP 立方体）的修改。引入新数据到数据仓库需要进行数据建模、架构更改、ETL 修改、制定新的数据质量规则、进行 ETL 测试、集成测试和大量回归测试。具体步骤如下：
1. 定义业务需求并转化为功能规范。
2. 更新数据模型并创建架构变更图。
3. 根据图表指定 ETL 流程所需的更改以及数据质量规则的更新。
4. 编写增强代码并测试更改。
5. 端到端运行系统，确保新数据能正确流经仓库。
6. 重新运行数据仓库投入生产前的系统测试，确保变更不影响现有功能。

3. 应用程序更新的具体步骤

3.1 用户需求推动的应用更新

数据仓库投入生产后，用户会提出增强应用程序的请求，如在报告中添加列、在立方体中添加新属性或更新 BI 应用中的计算。

3.2 应用更新的流程

应用程序更新的流程与架构变更类似：
1. 业务用户填写请求 ：用户需填写表格，描述请求内容、支持请求的原因或理由。在请求中，要指定数据仓库应用的哪个区域需要更改、所需的更改内容、新功能概述，若涉及用户界面更改，还需提供屏幕/页面模拟图。若为报告更改，需说明所需的数据变更以及报告布局的任何更改，以便了解变更对数据仓库应用的影响。
2. BIM 分析与优先级排序 ：请求由 BIM 根据变更对业务的影响和请求产生的财务价值进行分析和优先级排序。
3. DWA 评估与实施 ：BIM 将请求转发给 DWA 进行评估等操作，待批准后实施。
4. 后续操作 ：变更获批后，将业务需求转化为功能规范，同时编写高级测试计划以验证功能规范中的用例。确定请求对数据仓库应用的影响，可绘制类似图 17 - 5 的图表，明确受影响的页面和应用程序以及数据在应用程序间的流动。以技术规范文档的形式指定每个页面、立方体或报告所需的更改。编写每个应用程序所需的更改代码，并使用专门为测试每个变更准备的测试数据运行应用程序进行测试。端到端运行数据仓库，包括 ETL 流程，确保变更对数据仓库的其他区域无负面影响。技术测试完成后，更新后的应用程序需经业务用户测试和验证后再投入生产。需要注意的是，更改应用程序的请求不一定需要架构变更，数据可能已存在于数据仓库中，只是未提供给应用程序，如在报告中添加列以显示现有维度属性。

4. 数据仓库管理的其他要点

4.1 数据质量监控

数据质量监控是数据仓库管理的重要环节，包括数据质量的行动、审计、监控等方面。数据质量行动有允许、自动修复等操作；数据质量审计可发现和解决数据质量问题；通过监控可以及时发现数据质量规则的违规情况。

4.2 数据库管理

数据库管理包括数据库的配置、备份、恢复、索引维护等操作。合理配置数据库的参数，定期备份数据库和 MDBs，及时修复数据库索引的碎片化问题，都有助于保证数据库的稳定运行。

4.3 ETL 监控

ETL 监控可通过自动化方式进行，包括比较数据、进行数据调和等操作，及时发现 ETL 过程中的数据泄漏等问题。

4.4 安全管理

安全管理涉及用户的身份验证、授权访问、安全审计等方面，确保数据仓库的数据安全。

4.5 总结

数据仓库的管理涵盖多个方面，包括监控 ETL、管理数据库、保障安全、引入新数据和更新应用程序等。这些操作相互关联，共同保障数据仓库的稳定运行和有效应用。

5. 数据仓库中的常见概念与规则

5.1 数据仓库的相关概念

数据架构与数据流动架构 ：数据架构关注数据的组织和结构，数据流动架构则强调数据在不同数据存储之间的流动方式。
数据存储类型 ：包括 NDS（规范化数据存储）、DDS（维度化数据存储）、ODS（操作型数据存储）等，不同类型的数据存储适用于不同的业务场景。
数据模型 ：涉及 CRM 数据集市、产品销售数据集市等的数据建模，包括维度表和事实表的设计。

5.2 数据仓库的操作规则

ETL 操作 ：ETL 是数据仓库中数据抽取、转换和加载的重要过程，有多种抽取方法，如增量抽取、固定范围抽取等。
数据质量规则 ：数据质量规则用于保证数据的准确性、完整性和一致性，包括允许、修复、拒绝等操作。
数据仓库的测试 ：包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保数据仓库的功能和性能符合要求。

5.3 数据仓库中的数据类型与处理

数据类型 ：在数据挖掘中，有连续、离散、循环等不同类型的列，不同类型的数据需要采用不同的处理方法。
数据处理 ：包括数据清洗、匹配、转换等操作，以提高数据的质量和可用性。

6. 数据仓库中的查询与报告

6.1 查询操作

基本查询 ：可以使用 SQL 语句进行数据查询，探索数据的基本信息。
高级查询 ：如递归查询等，用于处理复杂的数据查询需求。

6.2 报告生成

报告类型 ：包括 BI 报告、维度报告等，不同类型的报告适用于不同的业务需求。
报告创建与部署 ：可以使用 Excel、报告向导等工具创建报告，并进行部署和管理。

6.3 报告的优化与管理

报告优化 ：通过过滤、分组、排序等操作优化报告的展示效果。
报告管理 ：包括报告的执行管理、安全管理、订阅管理等，确保报告的有效使用。

7. 数据仓库中的安全与性能保障

7.1 安全保障

用户认证与授权 ：对用户进行身份验证和授权访问，确保只有授权用户可以访问数据仓库。
安全审计 ：定期进行安全审计，检查不活跃账户等安全隐患。
数据安全 ：通过数据防火墙等措施保护数据的安全。

7.2 性能保障

硬件平台 ：选择合适的硬件平台，如服务器的 CPU 功率、内存等，以保证数据仓库的性能。
索引优化 ：通过创建和维护索引，提高数据查询的性能。
分区表管理 ：对分区表进行管理，包括加载、查询和维护等操作，提高数据处理的效率。

8. 数据仓库中的元数据管理

8.1 元数据的概念与类型

元数据是关于数据的数据，包括数据定义元数据、数据映射元数据、数据质量元数据等多种类型。

8.2 元数据的维护与应用

维护：定期维护元数据，确保元数据的准确性和完整性。
应用：元数据可用于数据仓库的设计、开发、测试和维护等多个环节，提高数据仓库的管理效率。

9. 数据仓库中的其他相关技术

9.1 文本分析

文本分析可用于处理非结构化数据，如将非结构化文档转换为结构化数据，进行音频和图像处理等。

9.2 搜索技术

搜索技术可用于在数据仓库中快速查找所需的数据，包括搜索设施、搜索接口等。

9.3 系统开发方法论

包括迭代方法和瀑布方法等，不同的方法适用于不同的项目需求。

10. 总结与展望

数据仓库的管理和应用是一个复杂的过程，涉及多个方面的知识和技术。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和场景，选择合适的技术和方法，确保数据仓库的稳定运行和有效应用。未来，随着技术的不断发展，数据仓库将在更多领域发挥重要作用，为企业的决策提供更有力的支持。

以下是数据仓库架构更改流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[业务用户提出变更请求] --> B[填写请求表格]
    B --> C[BIM 分析与优先级排序]
    C --> D[DWA 评估]
    D --> E{是否批准}
    E -- 是 --> F[更新数据模型与创建架构图]
    F --> G[指定 ETL 与质量规则更改]
    G --> H[编写代码并测试]
    H --> I[端到端运行系统]
    I --> J[重新运行生产前测试]
    J --> K[实施变更]
    E -- 否 --> L[结束流程]

以下是应用程序更新流程的表格：
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|1|业务用户填写请求表格，说明应用变更需求|
|2|BIM 分析变更对业务的影响和财务价值，进行优先级排序|
|3|DWA 进行评估|
|4|获批后，转化业务需求为功能规范，编写测试计划|
|5|确定应用影响，绘制影响图表|
|6|以技术文档指定页面、立方体或报告更改|
|7|编写代码，用测试数据测试应用|
|8|端到端运行数据仓库，含 ETL 流程|
|9|业务用户测试和验证更新后的应用|
|10|投入生产|

11. 数据仓库的不同架构模式

11.1 单一 DDS 架构

单一 DDS 架构是一种较为基础的数据仓库架构模式。在这种架构中，数据直接从源系统流向 DDS（维度化数据存储）。它的优点是结构简单，数据流向清晰，易于理解和管理。例如，对于一些业务规模较小、数据来源相对单一的企业，单一 DDS 架构可以快速搭建起数据仓库，满足基本的数据分析需求。
其实施步骤如下：
1. 确定数据源：明确需要从哪些源系统获取数据。
2. 设计 DDS：根据业务需求设计 DDS 的维度表和事实表。
3. 建立数据连接：将源系统与 DDS 建立连接，实现数据的抽取和加载。
4. 数据处理与转换：对抽取的数据进行清洗、转换等操作，使其符合 DDS 的数据格式要求。

11.2 NDS + DDS 架构

NDS（规范化数据存储）+ DDS 架构结合了规范化和维度化的数据存储方式。NDS 负责存储规范化的数据，保证数据的一致性和完整性；DDS 则用于数据分析和查询，提供高效的查询性能。这种架构适用于业务复杂、数据来源多样的企业。
实施该架构的步骤如下：
1. 设计 NDS：对源系统的数据进行分析，设计 NDS 的数据库结构，包括表的定义、关系的建立等。
2. 设计 DDS：根据业务需求和 NDS 的数据结构，设计 DDS 的维度表和事实表。
3. 数据抽取与加载：将源系统的数据抽取到 NDS 中，然后经过转换和处理，加载到 DDS 中。
4. 数据同步与更新：定期对 NDS 和 DDS 中的数据进行同步和更新，保证数据的及时性。

11.3 ODS + DDS 架构

ODS（操作型数据存储）+ DDS 架构在 NDS + DDS 架构的基础上，增加了 ODS 层。ODS 层用于存储近期的、详细的操作数据，为业务操作提供实时的数据支持；DDS 层则用于长期的数据分析和决策支持。这种架构适用于需要实时数据处理和长期数据分析的企业。
实施 ODS + DDS 架构的步骤如下：
1. 设计 ODS：根据业务操作的需求，设计 ODS 的数据库结构，包括表的定义、索引的创建等。
2. 设计 DDS：结合 ODS 的数据和业务分析的需求，设计 DDS 的维度表和事实表。
3. 数据抽取与加载：将源系统的数据抽取到 ODS 中，然后根据业务规则将部分数据加载到 DDS 中。
4. 数据更新与维护：定期更新 ODS 和 DDS 中的数据，同时维护数据的质量和一致性。

11.4 不同架构模式的对比

架构模式	优点	缺点	适用场景
单一 DDS 架构	结构简单，易于管理	数据处理能力有限，难以应对复杂业务	业务规模小、数据来源单一的企业
NDS + DDS 架构	数据一致性好，查询性能高	设计和维护复杂	业务复杂、数据来源多样的企业
ODS + DDS 架构	支持实时数据处理和长期数据分析	系统复杂度高，成本较高	需要实时数据处理和长期数据分析的企业

12. 数据仓库中的数据处理技术

12.1 数据清洗

数据清洗是数据处理的重要环节，用于去除数据中的噪声、重复数据和错误数据。常见的数据清洗操作包括数据标准化、缺失值处理、异常值处理等。
数据清洗的步骤如下：
1. 数据探查：对数据进行初步的探查，了解数据的基本情况，如数据类型、数据范围、缺失值情况等。
2. 制定清洗规则：根据数据探查的结果，制定相应的清洗规则，如去除重复数据、填充缺失值、修正异常值等。
3. 执行清洗操作：使用数据处理工具或编程语言，按照清洗规则对数据进行清洗。
4. 验证清洗结果：对清洗后的数据进行验证，确保清洗操作达到了预期的效果。

12.2 数据转换

数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程，以满足不同业务需求。常见的数据转换操作包括数据类型转换、数据编码转换、数据聚合等。
数据转换的步骤如下：
1. 确定转换需求：根据业务需求，确定需要进行的数据转换操作。
2. 选择转换方法：根据数据的特点和转换需求，选择合适的转换方法，如使用 SQL 语句、编程语言或数据处理工具进行转换。
3. 执行转换操作：按照选择的转换方法，对数据进行转换。
4. 验证转换结果：对转换后的数据进行验证，确保转换操作的正确性。

12.3 数据匹配

数据匹配是将不同数据源中的数据进行匹配和关联的过程，以实现数据的整合和分析。常见的数据匹配方法包括精确匹配、模糊匹配等。
数据匹配的步骤如下：
1. 确定匹配字段：根据数据的特点和业务需求，确定需要进行匹配的字段。
2. 选择匹配算法：根据匹配字段的特点和数据的规模，选择合适的匹配算法，如精确匹配算法、模糊匹配算法等。
3. 执行匹配操作：使用匹配算法对不同数据源中的数据进行匹配。
4. 验证匹配结果：对匹配结果进行验证，确保匹配的准确性和完整性。

12.4 数据处理技术的应用案例

以某电商企业的数据仓库为例，该企业在进行数据处理时，首先对用户订单数据进行清洗，去除重复订单和错误订单；然后将订单数据与用户信息数据进行匹配，关联出每个订单对应的用户信息；最后对订单数据进行转换，将订单金额从不同的货币单位转换为统一的货币单位，以便进行数据分析和统计。

13. 数据仓库中的数据分析与挖掘

13.1 数据分析的类型

描述性分析 ：用于描述数据的基本特征和分布情况，如数据的均值、中位数、标准差等。描述性分析可以帮助企业了解数据的现状，发现数据中的规律和趋势。
预测性分析 ：基于历史数据和统计模型，对未来的数据进行预测。预测性分析可以帮助企业做出前瞻性的决策，如预测销售趋势、客户需求等。
规范性分析 ：根据数据分析的结果，提供决策建议和优化方案。规范性分析可以帮助企业提高运营效率，降低成本，提高竞争力。

13.2 数据挖掘的算法

分类算法 ：将数据分为不同的类别，如将客户分为高价值客户、中价值客户和低价值客户。常见的分类算法包括决策树算法、支持向量机算法等。
聚类算法 ：将数据按照相似性进行分组，如将客户按照购买行为进行聚类。常见的聚类算法包括 K - 均值算法、层次聚类算法等。
关联规则算法 ：发现数据中的关联关系，如发现客户购买商品的关联规则。常见的关联规则算法包括 Apriori 算法、FP - growth 算法等。

13.3 数据分析与挖掘的应用场景

客户细分 ：通过数据分析和挖掘，将客户分为不同的细分群体，以便企业针对不同的客户群体制定个性化的营销策略。
销售预测 ：利用历史销售数据和数据分析模型，预测未来的销售趋势，帮助企业合理安排生产和库存。
风险评估 ：对企业面临的风险进行评估，如信用风险、市场风险等，帮助企业制定风险应对策略。

13.4 数据分析与挖掘的流程

以下是数据分析与挖掘的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[选择分析方法与算法]
    C --> D[模型训练与优化]
    D --> E[模型评估]
    E -- 合格 --> F[应用模型进行分析]
    E -- 不合格 --> C
    F --> G[结果展示与决策支持]

14. 数据仓库的性能优化

14.1 硬件优化

服务器选型 ：根据数据仓库的规模和业务需求，选择合适的服务器，如具有高 CPU 性能、大内存和高速存储的服务器。
存储优化 ：采用高速存储设备，如固态硬盘（SSD），提高数据的读写速度；同时，合理配置存储架构，如使用存储区域网络（SAN），提高数据的存储和访问效率。

14.2 数据库优化

索引优化 ：创建合适的索引，提高数据查询的性能。可以使用索引向导等工具，根据查询需求创建索引。
分区表优化 ：对大表进行分区，将数据分散存储在不同的分区中，提高数据的查询和处理效率。分区表的维护包括分区的创建、删除和合并等操作。
数据库参数配置 ：合理配置数据库的参数，如内存分配、并发连接数等，以提高数据库的性能。

14.3 ETL 优化

ETL 工具选择 ：选择高效的 ETL 工具，如 SQL Server Integration Services（SSIS），提高数据抽取、转换和加载的效率。
ETL 流程优化 ：优化 ETL 流程，减少不必要的数据处理步骤，提高 ETL 的执行速度。例如，可以采用增量抽取的方法，只抽取发生变化的数据。

14.4 性能优化的实施步骤

性能评估：对数据仓库的性能进行评估，找出性能瓶颈。
制定优化方案：根据性能评估的结果，制定相应的优化方案，包括硬件优化、数据库优化和 ETL 优化等。
实施优化方案：按照优化方案进行实施，对硬件、数据库和 ETL 进行优化。
性能测试：对优化后的系统进行性能测试，验证优化效果。
持续监控与调整：对数据仓库的性能进行持续监控，根据监控结果及时调整优化方案。

15. 数据仓库的安全管理

15.1 用户认证与授权

用户认证 ：对用户进行身份验证，确保只有合法用户可以访问数据仓库。常见的用户认证方式包括用户名和密码认证、数字证书认证等。
用户授权 ：根据用户的角色和职责，为用户分配不同的访问权限，如只读权限、读写权限等。用户授权可以通过角色管理和权限管理来实现。

15.2 数据加密

数据传输加密 ：在数据传输过程中，对数据进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。常见的数据传输加密方式包括 SSL/TLS 加密等。
数据存储加密 ：对存储在数据仓库中的数据进行加密，保护数据的安全性。常见的数据存储加密方式包括文件级加密、数据库加密等。

15.3 安全审计

审计内容 ：对用户的访问行为、数据操作等进行审计，记录用户的操作日志。审计内容包括用户登录时间、操作内容、操作结果等。
审计频率 ：定期对安全审计日志进行审查，及时发现安全隐患和违规行为。审计频率可以根据企业的安全要求和业务需求来确定。

15.4 安全管理的操作流程

以下是安全管理操作流程的表格：
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|1|建立用户认证与授权体系，分配用户权限|
|2|对数据传输和存储进行加密设置|
|3|开启安全审计功能，记录用户操作日志|
|4|定期审查安全审计日志，发现并处理安全问题|
|5|根据安全审计结果，调整安全策略和权限分配|