数据仓库设计方法

数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。

数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。

在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。

一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。

其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。

数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。

通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。

2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。

这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。

3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。

元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。

4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。

多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。

二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。

1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。

2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。

数据仓库模型的设计数据仓库模型的设计大体上可以分为以下三个层面的设计151:.概念模型设计;.逻辑模型设计;.物理模型设计;下面就从这三个层面分别介绍数据仓库模型的设计。

2.5.1概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:<1>界定系统边界<2>确定主要的主题域及其内容概念模型设计的成果是，在原有的数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。

因为数据仓库是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合，所以数据仓库的概念模型设计，首先要对原有数据库系统加以分析理解，看在原有的数据库系统中“有什么”、“怎样组织的”和“如何分布的”等，然后再来考虑应当如何建立数据仓库系统的概念模型。

一方面，通过原有的数据库的设计文档以及在数据字典中的数据库关系模式，可以对企业现有的数据库中的内容有一个完整而清晰的认识;另一方面，数据仓库的概念模型是面向企业全局建立的，它为集成来自各个面向应用的数据库的数据提供了统一的概念视图。

概念模型的设计是在较高的抽象层次上的设计，因此建立概念模型时不用考虑具体技术条件的限制。

1.界定系统的边界数据仓库是面向决策分析的数据库，我们无法在数据仓库设计的最初就得到详细而明确的需求，但是一些基本的方向性的需求还是摆在了设计人员的面前:. 要做的决策类型有哪些?. 决策者感兴趣的是什么问题?. 这些问题需要什么样的信息?. 要得到这些信息需要包含原有数据库系统的哪些部分的数据?这样，我们可以划定一个当前的大致的系统边界，集中精力进行最需要的部分的开发。

因而，从某种意义上讲，界定系统边界的工作也可以看作是数据仓库系统设计的需求分析，因为它将决策者的数据分析的需求用系统边界的定义形式反映出来。

2，确定主要的主题域在这一步中，要确定系统所包含的主题域，然后对每个主题域的内容进行较明确数据仓库建模技术在电信行业中的应用的描述，描述的内容包括:. 主题域的公共码键;. 主题域之间的联系:. 充分代表主题的属性组。

数据仓库概要设计数据仓库（Data Warehouse）是指把企业分散在不同数据库中的数据统一整合到一个数据库中进行存储和管理，并对这些数据进行分析和管理的一种数据库应用系统。

数据仓库的建设是企业信息化建设的重要组成部分，是企业对内部外部信息资源进行整合、挖掘和利用最有效的平台之一。

因此，进行数据仓库的概要设计是非常重要的一步。

1.数据仓库概述数据仓库，是一个能够存储大量历史数据的集合体，使得企业能够快速地进行数据分析、查询和决策。

数据仓库通常包括存储、管理和查询技术。

数据仓库的设计是基于自底向上的过程，通过收集各种应用中的数据来建立。

数据仓库的需求分析是设计的第一个步骤，通过需求分析可以把握到数据的来源、数据的主要特征、数据的处理方法、数据的处理效果等。

2.数据仓库的工作过程a.数据的收集数据收集的目的是获取各个分散在企业内部外部的数据源，并把这些数据源整合成数据集。

数据收集包括了跟踪源数据、数据的标准化、数据的清洗、数据的转换等。

b.数据的整合数据整合意味着将不同的数据源集成到一起，通常是通过ETL工具来实现。

ETL（Extract, Transform, Load）工具的主要功能是提取、转换和加载。

c.数据的存储数据仓库的存储方式一般有两种：关系型数据库和非关系型数据库。

d.数据的查询与分析数据仓库的用户可以通过BI工具（Business Intelligence）来进行数据的查询、分析和报表生成。

3.数据仓库的概要设计步骤a.数据仓库设计的第一步是需求分析，需求分析的目的是明确数据仓库的目标、范围和需求。

需求分析应该包括数据仓库的使用者、数据仓库所需数据的类型、数据的来源、数据的质量要求等。

b.数据仓库的概念设计是在需求分析的基础上，开始进行数据仓库的抽象模型的设计。

概念设计包括了数据仓库的模型设计、元数据的设计等。

c.数据仓库的逻辑设计是在概念设计的基础上，开始进行数据仓库的逻辑结构的设计。

数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库进行设计和构建的过程。

它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）流程设计等方面。

以下是关于数据仓库建模的详细介绍。

1. 数据仓库架构设计：数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步，它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。

常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。

在架构设计中，需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素，以确保数据仓库的高效性和可扩展性。

2. 数据模型设计：数据模型设计是数据仓库建模的核心环节，它定义了数据仓库中的数据结构和关系。

常用的数据模型包括维度模型和事实模型。

维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系，而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。

在数据模型设计中，需要根据具体业务需求，确定维度和事实的属性，并建立它们之间的关联关系。

3. ETL流程设计：ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节，它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。

ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。

在ETL流程设计中，需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素，以确保数据仓库中的数据质量和一致性。

4. 数据仓库建模工具：数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具，如PowerDesigner、ERwin等。

这些工具提供了丰富的建模功能，可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。

在使用建模工具时，需要熟悉工具的操作流程和功能，以提高建模效率和质量。

5. 数据仓库建模的最佳实践：在进行数据仓库建模时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库的高效性和可维护性。

首先，需要与业务人员紧密合作，深入了解业务需求和数据分析目标，以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。

其次，需要遵循一致性和标准化的建模规范，以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。

数仓建设方法论随着大数据时代的到来，数据成为企业发展的重要资源。

为了更好地利用和管理数据，数仓建设成为企业信息化建设的重要环节。

数仓建设方法论是指在数仓建设过程中所采用的一系列方法和原则，旨在帮助企业高效、有序地构建数据仓库，实现数据价值最大化。

一、需求分析阶段在数仓建设的初期阶段，需求分析是关键的一步。

通过与业务部门的沟通和理解，明确企业的业务需求和数据需求，确定数仓的建设目标和规划。

在需求分析阶段，应注重以下几点：1. 充分了解业务需求：与业务部门进行深入交流，了解业务流程、数据来源和数据需求，明确业务指标和分析要求。

2. 定义数据模型：根据业务需求和数据特点，设计合适的数据模型，包括维度模型和事实模型。

数据模型的设计应符合规范，保证数据的准确性和一致性。

3. 制定数据采集计划：根据数据来源和数据质量要求，制定数据采集计划，明确数据的提取、清洗和转换等步骤，确保数据的完整性和可用性。

二、数据建模阶段数据建模是数仓建设的核心环节，它是将业务需求转化为数据模型的过程。

在数据建模阶段，应注意以下几点：1. 建立维度模型：根据需求分析阶段定义的数据模型，建立维度模型，包括维度表和事实表。

维度模型的设计应具有层次清晰、灵活性强的特点，方便后续的数据分析和查询。

2. 选择合适的ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）是将数据从源系统抽取、清洗和加载到数仓中的过程。

在选择ETL工具时，应根据数据量、数据质量和业务需求等因素进行评估，选择适合的工具。

3. 设计数据质量控制策略：数据质量是数仓建设的关键问题，对数据的准确性和一致性要求较高。

因此，在数据建模阶段应设计数据质量控制策略，包括数据清洗、数据校验和数据修复等措施，确保数据质量达到要求。

三、数据加载和存储阶段在数据建模完成后，需要将清洗好的数据加载到数仓中，并选择合适的存储方式进行数据存储。

在数据加载和存储阶段，应注意以下几点：1. 选择合适的存储方式：根据数据量、查询性能和成本等因素，选择合适的存储方式，包括关系型数据库、列式数据库和分布式存储等。

数据仓库设计与建模的流程与方法数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析企业中各类数据的系统。

它旨在帮助企业更好地理解和利用自己的数据资源，支持决策和战略制定。

数据仓库的设计与建模是数据仓库开发的关键步骤之一。

本文将介绍数据仓库设计与建模的流程与方法。

数据仓库设计与建模流程数据仓库设计与建模是一个迭代的过程，包括以下主要步骤：1.需求收集和分析在数据仓库设计与建模之前，首先需要与业务用户和决策者进行充分的沟通和需求收集。

了解用户的需求和业务流程对于数据仓库的设计和建模至关重要。

通过与用户的交流，收集到的需求可以被细化和明确以指导后续的工作。

2.数据源选择和数据抽取确定需要从哪些数据源抽取数据，并选择合适的数据抽取工具或技术。

根据需求收集和分析的结果，进行数据抽取和转换，将源系统的数据导入到数据仓库中。

这个步骤是数据仓库设计与建模中的重要部分，关系到数据质量和数据一致性。

3.物理数据模型设计在物理数据模型设计阶段，将逻辑数据模型转化为物理数据模型。

物理数据模型设计包括确定表、字段、索引、分区等物理数据库对象的详细定义。

需要考虑到性能和存储方面的因素，并根据数据仓库的查询需求进行优化设计。

4.维度建模维度建模是数据仓库设计与建模的核心技术之一。

它通过标识和定义业务过程中的关键业务概念，如事实表、维度表和维度属性，来描述业务应用中的事实和维度关系。

维度建模的目标是提供用户友好的数据表示，支持灵活且高效的数据查询和分析。

5.粒度定义和聚合设计决定数据仓库的数据粒度是数据仓库设计与建模的一个重要决策。

粗粒度数据更适合用于高层次的分析和决策，而细粒度数据则支持更详细的数据分析。

聚合设计是为了提高数据仓库的性能和查询响应时间而进行的，它通过预计算和存储汇总数据来减少复杂查询的计算量。

6.元数据管理元数据是指描述数据的数据，是数据仓库设计与建模过程中不可忽视的一部分。

元数据管理包括收集、维护和管理数据仓库中的元数据信息，为数据仓库开发、运维和使用提供支持。

【漫谈数据仓库】如何优雅地设计数据分层ODSDWDM层级⼀、⽂章主题本⽂主要讲解数据仓库的⼀个重要环节：如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的⽂章。

本⽂对数据分层的讨论适合下⾯⼀些场景，超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的⼤神就不必浪费时间看了。

数据建设刚起步，⼤部分的数据经过粗暴的数据接⼊后就直接对接业务。

数据建设发展到⼀定阶段，发现数据的使⽤杂乱⽆章，各种业务都是从原始数据直接计算⽽得。

各种重复计算，严重浪费了计算资源，需要优化性能。

⼆、⽂章结构最初在做数据仓库的时候遇到了很多坑，由于⾃⾝资源有限，接触数据仓库的时候，感觉在互联⽹⾏业⾥⾯的数据仓库成功经验很少，⽹上很难找到实践性⽐较强的资料。

⽽那⼏本经典书籍⾥⾯⼜过于理论，折腾起来真是⽣不如死。

还好现在过去了那个坎，因此多花⼀些时间整理⾃⼰的思路，帮助其他的⼩伙伴少踩⼀些坑。

⽂章的结构如下：为什么要分层?这个问题被好⼏个同学质疑过。

因此分层的价值还是要说清楚的。

分享⼀下经典的数据分层模型，以及每⼀层的数据的作⽤和如何加⼯得来。

分享两个数据分层的设计，通过这两个实际的例⼦来说明每⼀层该怎么存数据。

给出⼀些建议，不是最好的，但是可以做参考。

0x01 为什么要分层我们对数据进⾏分层的⼀个主要原因就是希望在管理数据的时候，能对数据有⼀个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下⾯⼏个原因：清晰数据结构：每⼀个数据分层都有它的作⽤域，这样我们在使⽤表的时候能更⽅便地定位和理解。

数据⾎缘追踪：简单来讲可以这样理解，我们最终给业务诚信的是⼀能直接使⽤的张业务表，但是它的来源有很多，如果有⼀张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。

减少重复开发：规范数据分层，开发⼀些通⽤的中间层数据，能够减少极⼤的重复计算。

把复杂问题简单化。

讲⼀个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每⼀层只处理单⼀的步骤，⽐较简单和容易理解。

⽽且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不⽤修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。