数仓效能指标评估

最新推荐文章于 2025-01-04 12:24:18 发布
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#数据仓库

本文探讨了数据中台的成熟度模型，分析了不同阶段的数据治理、数据质量和数据安全等关键要素，为企业构建高效的数据中台提供了指导。

在这里插入图片描述
参照：https://insights.thoughtworks.cn/data-zhongtai-maturity-model/
https://www.cmmiinstitute.com/getattachment/eb414209-110e-491b-b45c-c5b2fa6a5d54/attachment.aspx
https://www.ibm.com/developerworks/cn/data/dmmag/1204/Big_Data_Governance.pdf

如何评价数仓建设的好坏？
爱吃辣条的博客
08-04 1092
如何评价数仓建设的好坏？
数字工厂指标体系全解析：从理论建模到数仓落地实践
最新发布
石榴姐yyds
04-14 1046
随着数字孪生、元宇宙等新技术的发展，未来工厂指标体系将呈现三大趋势：虚实映射：物理工厂与数字模型的指标实时镜像自愈能力：基于指标异动的自动归因系统价值延伸：碳足迹、社会效益等ESG指标纳入体系往期精彩川普vs某互联网金融科技公司：面试提问数据建模，必须由数仓团队来做吗？业务系统不能做吗？浙江大学《智能金融：AI驱动的金融变革》潘子vs小红书数仓团队:数仓分主题预计算的好处和坏处是什么?关注我们，获取《装备制造企业数字化转型白皮书》完整版！
指标管理系统设计
weixin_38166318的博客
09-09 4261
文章目录什么是指标指标系统建设前的状况指标建设的宏观步骤基于业务目的梳理指标体系基于系统支撑录入和管理指标管理所在的数仓位置指标管理系统产品模块设计指标定义基础指标复合指标指标查询指标下线对外接口指标权限报表配置化指标管理系统技术实现指标加工逻辑指标输出设计在dws中以大宽表的形式存放以统一的指标表存放所有的指标定义整体脑图参考资料 什么是指标 数据团队出具的一个统计报表字段即为指标。比如最近七天的订单量，一个促销活动的购买转化率等等。 一个指标具体到计算实施，主要有以下几部分组成 指标加工逻辑，比如co
（数仓建设学习路线）如何评价一个数仓的好坏
qq_45972323的博客
06-02 952
数仓评价好坏是对数仓全流程机制是否健全的评价，从技术方面，数据仓库应该具有成本、质量、效率要求，安全方向方面的能力，从业务方面，数据仓库应该支撑业务建设，覆盖尽可能多的业务场景，需要数据时能够及时取到，能满足业务数据化需求。
关于数据仓库成功的评价标准
csy542339419的博客
02-14 418
数据仓库成功的评价标准 ——读《疑难数据仓库专家解决方案》 在北京年会上我曾向Sybase公司的卢总监提问过关于数据仓库项目的失败率太高的问题，来表达数据仓库不仅仅是数据存储问题，而是一整套方案和方法论的问题；卢总监的回答是...
阿里下一代云分析型数据库AnalyticDB入选Forrester云化数仓象限
weixin_34326179的博客
11-16 312
前言 近期, 全球权威IT咨询机构Forrester发布"The Forrester Wave: CloudData Warehouse Q4 2018"研究报告，阿里巴巴分析型数据库(AnalyticDB)成功入选。 AnalyticDB作为阿里巴巴自主研发的PB级实时云数据仓库，全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对万亿...
数仓洞察与破局之道：如何解决数仓内部混沌无序的问题？
石榴姐yyds
01-04 858
例如，在数据采集环节，针对不同数据源制定相应的采集频率与方式，实时数据源采用流式采集，确保数据及时性；同时，在清洗环节，通过预设的数据质量规则，对缺失值、异常值进行处理，保证进入后续环节的数据质量。通过以上全面且系统的措施，有望逐步解决数仓内部混沌无序的问题，提升数据仓库的建设质量、管理效率和数据价值，为企业的数字化转型和业务发展提供有力支持。如果您觉得本文还不错，对你有帮助，那么不妨可以关注一下我的数字化建设实践之路专栏，这里的内容会更精彩。（3）实战中数仓建模技巧总结，让你认识不一样的数仓。
大数据面试题之数仓(2)
自律给我自由
07-03 1350
大数据面试题之数仓(2)
数仓洞察：深度剖析现状与精准破局之策？
石榴姐yyds
01-03 1204
往期精彩。
6.数据仓库：评价数仓
2402_86289011的博客
09-18 392
需求流程，开发流程，上线流程，运维，下线。数仓作的如何，一般也是从以下几点来看。准确性，稳定性，及时性。
电商数仓指标.mmap
06-05
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数仓指标体系
qq_45972323的博客
04-11 776
数仓指标体系
数仓指标体系实践
大数据星球-浪尖
08-10 527
正文滴滴技术|来源指标体系1. 痛点分析主要从业务、技术、产品三个视角来看：业务视角业务分析场景指标、维度不明确；频繁的需求变更和反复迭代，数据报表臃肿，数据参差不齐；用户分析具体业务问题找数据、核对确认数据成本较高。技术视角指标定义，指标命名混乱，指标不唯一，指标维护口径不一致；指标生产，重复建设；数据汇算成本较高；指标消费，数据出口不统一，重复输出，输出口径不一...
如何评价数仓好坏
linken01的博客
02-04 1387
评价一个数仓的好坏涉及相当多的维度，这里简单分享一些在企业中比较看重的方面。
【数仓】数仓中的原子指标、派生指标、衍生指标等指标的含义
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初夏0811的博客
02-19 5万+
从业务的角度讲，实体是为了满足分析的需要，抽象出来的概念，从业务中拆分出一个个实体，可以是现实存在的业务对象，如用户，商品，也可以是显示没有的，即虚拟的业务对象，如会员。
【数据仓库】数仓好坏衡量标准
qq_37472274的博客
11-17 979
数仓好坏衡量标准。
【数仓建设系列之三】数仓建模方式及如何评估数仓完善性
weixin_43914798的博客
08-25 711
数仓维度建模是一种强大的方法，用于将复杂的业务现实映射到易于理解的数据结构中，它是构建数据仓库的核心技术之一，能够帮助企业将分散和不一致的数据整合到一个一致性高、可查询的数据存储中。通过将业务过程、维度信息和度量指标等要素转化为清晰的关系模型，揭示出隐藏在数据背后的模式和趋势
数仓中指标-标签，维度-度量，自然键-代理键等各名词深度解析
yuan_more的博客
09-09 2838
作为一个数据人，是不是经常被各种名词围绕，是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差，但是它们意思完全不同，今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。 本文首发于公众号【五分钟学大数据】 本文结构如下图所示： 一、数仓中常见概念解析 1. 实体 实体是指依附的主体，就是我们分析的一个对象，比如我们分析商品的销售情况，如华为手机近半年的销售量是多少，那华为手机就是一个实体；我们分析用户的活跃度，用户就是一个实体。当然实体也可以现实中不存在的，比如虚拟
说说你对数据仓库的看法
Song_zi_wei的博客
07-25 616
因为同一个主题的数据可能来自不同的数据源，它们之间会存在着差异（异构数据）诸如字段同名不同意、单位不统一、编码不统一；数仓是分析数据规律的平台，不是创造数据规律的平台。一天一分析（T+1）、一周一分析（T+7）等（上述所讲的更多偏向于离线数仓，当下还有比较火的实时数仓）1、面向主题性在数仓中开展分析，首先确定分析的主题，然后基于主题寻找，采集跟主题相关的数据，一个分析的主题可以对应多个数据源。数据仓库本身也不消费数据，其分析的结果给外部各种数据应用（Dataapplication）来使用。...
数仓mapping
03-08
### 数据仓库中的映射实现与最佳实践 #### 映射的概念及其重要性 在数据仓库环境中，映射是指定义源系统和目标数据仓库之间字段对应关系的过程。这种映射不仅限于简单的列到列转换，还包括复杂的数据变换逻辑、聚合操作以及其他ETL（Extract, Transform, Load）流程的一部分。 对于高效能的数据处理而言，良好的映射设计至关重要。它有助于确保数据质量、提高加载效率并简化维护工作。通过精心规划的映射策略可以减少冗余计算，优化存储结构，并支持更快速准确地访问所需信息[^1]。 #### 实现方法和技术栈选择 当涉及到具体的技术实现时，不同的工具和服务提供了多种途径来进行有效的映射： - **SQL-based ETL Tools**: 如Hive、Spark SQL等技术允许开发者编写复杂的查询语句来执行各种形式的数据转换任务。这些工具有助于创建灵活而强大的映射规则集。 - **可视化ETL Platforms**: 对于那些希望避免手写大量代码的人来说，像Informatica PowerCenter这样的图形界面平台提供了一种直观的方式来建立和管理映射关系。它们通常内置了大量的预设函数和支持拖拽式的开发体验。 - **自动化平台**：Sprinkle作为一个端到端的数据管理和分析解决方案，也具备自动化的特性，可以帮助用户轻松设置从不同源头获取数据直至最终存入指定位置整个过程中的所有必要映射步骤[^2]。 #### 最佳实践建议 为了达到最优效果，在实施任何类型的映射之前应该考虑以下几个方面： - **保持一致性**：在整个项目生命周期内维持统一的标准命名约定和编码风格，这将使得后续调试更加容易并且减少了错误发生的可能性。 - **文档化一切**：记录下所有的决策理由、假设条件以及所采用的具体算法或公式。这对于团队协作尤其有用，因为它可以让新成员迅速上手现有架构而不必重新发明轮子。 - **性能调优**：定期评估当前使用的映射方案是否仍然满足业务需求的变化；如果发现瓶颈，则需及时调整以适应新的挑战。例如利用分区表、索引等方式提升查询速度。 ```sql -- 创建一个视图作为中间层进行数据清洗和标准化 CREATE VIEW cleaned_data AS SELECT src.id, CASE WHEN src.name IS NULL THEN 'Unknown' ELSE src.name END as name, -- 更多转换逻辑... FROM source_table src; ```
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