然后建设自营网站,做毕设网站,注册深圳公司恒诚信流程,深圳平台推广数据仓库能够帮助企业做出更好的决策#xff0c;提高业务效率和效益#xff1b;在数据仓库建设时#xff0c;绕不开的话题就是数仓分层。
一、数据分层的好处
1. 降低数据开发成本
通用的业务逻辑加工好#xff0c;后续的开发任务可以基于模型快速使用#xff0c;数据需…数据仓库能够帮助企业做出更好的决策提高业务效率和效益在数据仓库建设时绕不开的话题就是数仓分层。
一、数据分层的好处
1. 降低数据开发成本
通用的业务逻辑加工好后续的开发任务可以基于模型快速使用数据需求的响应速度也会更快。
2. 降低任务运维成本
业务发展过程中数据指标口径、统计逻辑变化是常态任务失败也屡见不鲜。如果每一次调整都需要对所有的数据任务进行修改再去回溯数据那维护起来就比较困难而且数据还会经常出错。
数仓分层就是希望通过对最基础的、常用的数据进行抽象找出数据的主干对主干进行修复后下游的叶子节点就可以最小变动。例如当产品改版后涉及流量统计指标口径需要调整通过数据分层只修改最底层的源表的逻辑就可以实现整个链路的数据更新。 3. 方便共享复用减少重复建设
不同的开发人员、不同时期开发的模型如果没有分层管理规范往往导致后期使用时找不到。需要花费很长时间沟通、翻代码确认最终耗时反而没有重新写一套逻辑来的快。长此以往数据复用度低带来存储和计算资源的浪费。
通过数据分层将数据有序的管理起来就像图书馆的书架导航可以快速帮助使用者找到所需要的书籍在那一层书架中。 4. 统一数据口径
同一个指标在数据加工处理时复用的是同一个数据模型表这样很大程度可以规避数据统计不统一的问题。
二、数据仓库的分层 **ODS层**源数据层一般是从各种业务系统、日志数据库将数据汇集到数据仓库中作为原始数据存储和备份。通过数据同步的方式将业务从库数据同步到HDFS、Hive等适合海量数据存储和加工处理的系统中。
**DWD层**数据明细层对ODS层数据进行规范化处理例如脏数据过滤、数据格式化等但仍以数据明细方式存储且将数据进行主题、层级划分。
**DIM层**维度表在维度建模理论中可以通过业务主题宽表关联维度表方式快速输出直观的数据分析结果。
**DM层**数据集市层基于对业务的需求的理解和抽象建立通用的指标和分析维度模型数据仍以明细为主部分可以直接累加和汇总的数据指标可以采用聚合结果的方式呈现。
**APP层**数据应用层面向不同业务部门、不同产品需求提供具体业务场景的结果表通过数据同步方式再从数仓同步到MySQL等查询引擎供前端数据产品输出使用。定制化程度高。
三、阿里数仓分层
阿里巴巴数仓分层采用了比传统三层架构更为细致的分层结构具体包括以下六层
采集层该层主要负责数据的采集和传输从各种数据源如业务系统、应用日志、社交网络等中收集数据并将数据传输到数据仓库中进行存储和处理。在采集层中数据需要进行格式化、清洗、验证等处理确保数据的准确性和完整性。存储层该层主要负责数据的存储和管理包括数据的分区、压缩、索引等操作。计算层该层主要负责数据的计算和分析包括数据的加工、转换、聚合等操作。模型层该层主要负责数据模型的设计和管理包括物理模型、逻辑模型、维度模型、事实模型等。应用层该层主要负责数据的展示和可视化包括BI工具、数据可视化工具、报表系统等安全层该层主要负责数据的安全和保护包括数据的访问控制、数据加密、数据备份等。
阿里巴巴数仓分层相比传统的三层架构更为细致每一层的功能更为明确和专业化从而能够更好地支持企业的数据分析和决策支持工作。这种分层结构的优点在于可以将数据处理和管理的工作划分为不同的层级实现各层之间的解耦和协作从而提高数据处理和管理的效率和准确性。
四、小结
数据仓库是企业决策过程中必不可少的组成部分通过数据仓库可以有效地提高企业决策的效率和效益。数据仓库的分层架构可以帮助企业更好地管理和维护数据仓库提高数据仓库的可扩展性、可维护性和可管理性。数据仓库的建设过程需要经过多个步骤包括需求分析、数据清洗和预处理、数据仓库模型设计、数据集成和管理、元数据管理、数据挖掘和分析、部署和维护。
