道可道非常道

​ Kimball架构通过对数据进行维度和事实的划分、以符合总线架构的模式，按照自底向上的开发流程，为构建灵活、高效、易维护的数据仓库提供了坚实的指导原则。这一方法论的综合应用有助于数据仓库更好地满足不断变化的业务需求，为企业提供可靠的决策支持。​ 在Kimball方法论中，维度和事实的划分被视为构建数据仓库的基石。维度代表业务中的关键概念，描述业务中的特征，而事实则是与业务过程相关的度量。通过清晰地定义维度和事实，数据仓库能够更贴近业务需求。

​ 在构建稳健的数据仓库时，设计适当的维度模型至关重要。Kimball维度模型作为一种被广泛采用的方法，强调在数据仓库设计中的灵活性和性能优化。其中，代理键、自然键和持久键作为关键的标识手段，在模型中发挥着重要作用。​ 代理键是一种独特的标识符，旨在提供稳定性和性能优势。自然键则以现有数据本身的属性为基础，反映真实业务世界中的关联关系。而持久键则在不同数据源之间确保唯一性，关键用于数据集成和长期存储。

成功的DW/BI项目通常共享上述一系列关键特征，而失败的项目则往往面临各种问题，其中一些问题可以总结自数据仓库专家Kimball的观点。失败的DW/BI项目因素：失败的项目往往出现在业务发起人缺乏深刻业务理解或技术发起人无法有效沟通业务需求的情况下。成功的项目通常建立在业务和技术团队紧密协作的基础上，而弱势的业务或技术发起人可能导致沟通障碍和项目目标的偏离。例子：在一个以技术为主导的项目中，业务发起人可能无法有效传达业务需求，导致最终交付的数据仓库无法满足真实业务场景。

​ 在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensional Architecture（MD）或中文译名的“多维体系结构”、“总线架构”、”一致性维度“以及”一致性事实“，这些概念奠定了数据仓库建设的基础。​ 基本概念的理解不仅有助于建立合理的数据结构，还为查询管理、活动监控等提供性能和质量服务提供了坚实的基础。

我们先来看一下业务过程的定义（以下定义来自维基百科）：在现代管理学或组织的经营管理领域，业务过程不是一个普通词组，它被赋予了更确定的含义，专指为特定的对象（客户）创造价值的过程；具体地说，就是达成这一目标的一系列相互关联、有组织的活动或任务。这一特定含义的确立，源自20世纪90年代从美国兴起的业务过程再造（BPR）。数据仓库中业务过程概念更倾向于企业运作过程 – 构成核心业务和创造基本价值的过程。典型的运作过程例如采购、制造、市场营销、销售。

周期快照事实表具有稠密性特征，即在周期末不管是否有实际业务动作发生，都会在事实表中针对每一对象存储一行数据用来描述其期末状态(比如超市商品A在上月一件没卖，那么在月度周期快照事实表中也需要为商品A创建一行销售事实为0或者库存事实与上月比不变的记录)。在数据仓库设计和管理中，周期快照事实表是一种重要的数据模型，用于捕获特定时间段内的系统或业务状态的快照。其他属性：除了时间属性、维度键和度量指标之外，周期快照事实表还可以包含其他与业务活动相关的属性，以提供更多的上下文信息。

累积快照事实表是一种专门用于捕获业务过程在不同时间点上的状态的事实表。与其他类型的事实表（如事务事实表和周期快照事实表）不同，累积快照事实表的重点在于跟踪业务过程的演变，而不是单个事件的发生。它记录了业务过程中的关键指标随时间的变化，允许分析人员进行时间序列分析，发现趋势和模式。累积快照事实表适合具有明确起始时间的短周期实体，每一行包含一个实体在生命周期内的多个业务过程数据，由于多个业务过程压实到一行存储，因此可以提前计算业务过程间隔时间，擅长分析事件间隔时间趋势。

事实表是维度建模的重要组成部分，其严格围绕业务过程进行设计，通过描述业务过程的度量和维度来还原业务过程场景，其中事务事实表是最基础的事实表技术，本文将会对事务事实表做详细的介绍。

无事实事实表是维度模型中的一种特殊结构，它主要用于记录业务流程中的事件或状态变化，而不关注具体的数值度量。通过合理设计和使用无事实事实表，我们可以更加全面地了解业务过程，满足特定的分析需求，并在某些场景下满足合规性要求。在实际应用中，我们需要根据具体的业务场景和数据需求来选择是否使用无事实事实表，并结合其他维度表进行综合分析。其中，事实表通常存储了度量信息，如销售额、订单数量等，而维度表则包含了与业务过程相关的描述性信息，如时间、地点、产品等。例如，追踪产品的库存状态变化，记录产品从入库到出库的整个过程。

父子事实表设计是维度模型中处理具有父子层次结构数据的一种有效方法。通过合理地设计父子事实表，我们可以更好地组织和表示这些数据，提高查询性能，并支持复杂的数据分析需求。在上面的示例中，我们展示了如何使用父子事实表来设计订单与订单明细的数据模型，并提供了原始表结构和数仓产出模型结构的详细信息。

数据仓库理论经过最近这三十年的发展，到目前为止主要有两大主流门派，范式建模和维度建模，然而随着国内大数据技术的应用普及，在国内衍生出了另外一种数仓建模思想-宽表建模，在笔者的数据工作生涯中，接触过的主张以“宽表建模”方法建仓的数仓工程师并不少，或者说更大部分的数据开发都支持宽表建模也不过分，这其中不乏很多大厂员工亦是如此。今天在这里笔者根据自己的工作经验对宽表建模这一流派谈一谈个人的看法。

在数据仓库建设的过程中，面对不断涌现的数据和信息，处理“迟到的事实”是一个至关重要的挑战。所谓“迟到的事实”，指的是在数据仓库已经建立并开始运行后，新增的数据或信息却具有之前时间戳的情况。这可能由于数据采集的延迟(比如埋点端补数据)、数据处理流程中的错误、数据源的后续更新等原因导致。如何有效地处理这些“迟到的事实”，成为了数据仓库管理者需要解决的重要问题。

在数据仓库建设的过程中，处理“迟到的维度”是一个关键问题。所谓“迟到的维度”，指的是某一维度对应的事实数据已经发生，但其维度数据尚未被数据仓库采集到的情况。这可能由于数据采集的延迟、数据处理流程中的错误或者数据源的后续更新等原因引起。在Kimball的数据仓库设计理念中，处理“迟到的维度”至关重要，因为维度数据的完整性直接影响到数据仓库的分析结果和决策效果。本文将探讨在数据仓库建设中如何有效地处理这些“迟到的维度”。

数据仓库前台功能中，标准化的查询管理是一项至关重要的任务。通过强大而直观的查询管理工具，用户能够高效地与数据仓库进行交互，从而深入挖掘数据、获取有价值的信息。查询管理功能提供了多种灵活的查询选项，包括基于SQL语言的高级查询和直观的图形化用户界面。用户可以通过简单的拖拽、选择和过滤操作，轻松构建复杂的查询，无需深入了解底层数据库结构。这一前台功能还包括了查询优化和性能监控，以确保用户能够获取高效的查询结果。

​ 数据建模在数据仓库构建中扮演着至关重要的角色，其重要性远不仅限于为数据提供一个结构化的容器。数据建模是将业务需求转化为可操作数据结构的过程，其重要性体现在多个方面：​ 首先，数据建模有助于深入理解业务。通过与业务团队密切合作，数据建模者能够捕捉到业务中的关键概念、实体、关系和规则。这种深刻理解是构建数据仓库的基础，确保数据仓库能够真实反映业务运作的本质，满足用户的需求。​ 其次，数据建模为数据仓库提供了一种清晰、可维护的结构。

数据仓库的建设是一个持续进行的过程。除了初始的从零到一的建设阶段，后续的迭代过程同样至关重要。在某种程度上，后续的数据仓库迭代可能比初始的建设阶段更为重要。许多优秀的数据仓库项目由于未能进行规范的设计而最终失败。

本文所描述的场景，其核心在于对现存数据仓库任务产生的潜在影响。而与之形成鲜明对比的是，笔者另外两篇文章的核心观点是：模型的发布或变更并不会对存量数据造成任何影响。这种差异为我们提供了一个更为宏观的视角，即篇头所提及的三篇文章共同构成了数据仓库建设的顶层逻辑。只要我们稍微深入学习Kimball的设计原则，并结合笔者的这三篇文章作为理论支撑，按照这些规范来设计数据仓库，就能构建出一个相对健壮、稳定的数据架构。事实上，平地起高楼并非想象中的那么困难，关键在于我们是否掌握了正确的方法和原则。

通知中心支撑消息推送预警系统支撑任务预警开发中心开发ETL代码、提交测试任务、识别ETL任务风险点等DQC系统定义数据准确性、一致性监控任务SLA系统支持针对应用及表的SLA监控级别定义数据质量保障体系根据”事前预防、事中监控、事后复盘“的思路进行具体的工作指导，读者有更好的想法可以留言。

适配模式标识数据周期描述Batchh小时按小时周期更新数据Batchd日按日周期更新数据Batchw周按周周期更新数据Batchm月按月周期更新数据Streamrt实时实时更新数据适配模式标识数据加载方式描述Batchi增量加载模型表数据增量更新，仅加载新增或变更的数据Batchf全量加载模型表为非分区模式，每次更新全量数据Batchs快照加载分区快照，每个分区保存独立的全量数据快照，表示特定时间点的全量数据Streamrt实时加载。

本规范依赖《数据仓库架构》定义，需要提前理解基于Kimball维度模型指导标准三层架构方案，另外通过表命名涵盖必要业务含义模块化抽象进行命名规范设计。目标达成泛业务化的数据仓库通用命名规范定义，基于此，可以指导数据中台或数据开发平台的建设给出模块化的理论参考。