《A数据仓库概述》课件.pptVIP

数仓项目管理的最佳实践1明确目标与范围清晰定义项目目标和边界,保证项目的方向性和可控性。2科学规划与管理采用敏捷或瀑布模型等方法论,有条不紊地推进项目进度。3数据质量管理重视数据源的选择和预处理,确保数据的准确性和完整性。4利益相关方沟通定期与利益相关方进行有效沟通,及时识别并化解风险。数仓建设的成功案例分享以某知名电商公司为例,他们成功建立了一个基于云技术的数据仓库,实现了海量数据的实时处理和分析。该数仓为公司提供了全面而准确的数据支持,帮助高管做出更智能的决策,提升了整个企业的运营效率和竞争力。另一家银行也通过建设数据仓库,集中管理了各部门分散的数据资产,打通了部门壁垒,实现了一个真相的数据视图,为业务部门提供了更精准的数据分析支持。***********************数据仓库概述数据仓库是一个用于支持管理决策的数据资源库,它通过集成组织内部和外部的数据,提供了一个统一、高质量的信息基础设施。数据仓库概念及定义什么是数据仓库数据仓库是一个按主题驱动、面向主题的、集成的、不可变的、随时间变化的数据集合。它旨在支持管理决策。数据仓库的目标数据仓库的目标是将分散在各处的数据集中整合,提高数据的可用性和分析能力,为企业提供全面的决策支持。数据仓库的特点数据仓库具有主题导向、集成、时变特性、不可变性等特点,能更好地满足企业的分析需求。数据仓库的特点1面向主题数据仓库以业务主题为中心，收集和整合来自不同源系统的相关数据。2面向时间数据仓库存储了时间序列数据，能够跟踪历史变化和趋势。3集成性数据仓库融合了来自多个源系统的数据，提供了一个统一的、一致的数据视图。4不变性数据仓库中的数据一旦载入就不会被修改，保持了数据的完整性。数据仓库的作用与价值战略决策支持数据仓库为企业提供全面、及时的信息支持,帮助高层管理者做出更加明智的决策。提高运营效率数据仓库集中管理企业关键数据,支持日常管理和业务运营,提升内部效率。优化客户体验数据仓库有利于深入分析客户需求和行为,帮助企业制定更精准的营销策略。创新驱动发展数据仓库提供丰富的数据资源,为企业创新提供支持,助力数字化转型。数据仓库的优势支持决策分析数据仓库可以将来自多个源的数据整合在一起,为高层决策提供全面、可靠的数据支持。数据集成与共享数据仓库能够将不同部门和系统的数据进行集中管理和共享,提高企业数据的可用性。灵活的报表和分析数据仓库提供丰富的报表和分析功能,帮助企业更好地了解自身运营情况和市场动态。数据仓库体系结构数据仓库体系结构包括数据源层、ETL层、数据仓库层和应用层。数据源层包括企业内部系统和外部数据源。ETL层负责将数据从源系统抽取、转换和加载到数据仓库。数据仓库层以星型或雪花模型存储主题数据。应用层包括各种分析工具和业务应用。事实表与维度表事实表事实表包含了业务过程中的关键指标数据,如销量、收入、成本等。它是数据仓库中的核心表,用于存储分析的主要数据。维度表维度表包含了事实表指标的描述性属性信息,如产品、客户、地区等。维度表提供了丰富的分析维度,用于对事实表数据进行多角度分析。星型模型事实表位于中心,维度表围绕事实表放射状排列,形成星型结构,便于查询和分析。这种模型简单易懂,查询性能也很优秀。雪花模型在星型模型的基础上,维度表还可以进一步分解成子维度表,形成更复杂的雪花模型结构,以满足更细化的分析需求。星型模型与雪花模型1星型模型事实表中心、维度表围绕的简单结构2雪花模型维度表拆分为多个关联表的复杂结构3查询性能星型模型查询速度更快、实现更简单数据仓库的星型模型和雪花模型是两种常见的维度建模方法。星型模型结构更加简单,事实表与维度表之间的关系更加直观;而雪花模型则将维度表细分为多个关联表,在满足复杂查询需求的同时,也增加了系统的复杂度。两种模型各有优缺点,需要结合实际业务需求来选择合适的方案。数据萃取、转换和加载1数据萃取(ETL)从不同的数据源中获取所需数据,包括数据库、文件、API等。确保数据的完整性和准确性。2数据转换对获取的原始数据进行清洗、整合、转换,使其符合数据仓库的标准格式和结构。3数据加载将转换后的数据正确地载入到数据仓库的表中。确保数据一致性和可用性。数据源的选择与准备关键数据源识别针对不同业务需求,全面梳理和优先排序可用的关键数据源,确保数据仓库建设覆盖重点领域。数据质量评估仔细评估数据源的可靠性、完整性、准确性和一致性,为后续数据集成和转化做好准备。数据源准备对接和整合多个异构数据源,确保数据格式标准化,并建立元数据管理机制。