银行存款分析项目在大数据仓库建模时怎么弄?举个例子,分几层?每一层具体工作做些什么内容?
时间: 2024-06-09 18:04:32 浏览: 10
大数据仓库建模通常可以分为三层,分别是操作层、集成层和应用层。
1. 操作层(Operational Data Store,ODS):ODS是数据仓库中最底层的层次,也称为操作数据库或事务级数据存储。它主要用于存储从各种操作系统、应用程序和数据源中获取的数据。在银行存款分析项目中,ODS层主要负责收集、存储和处理银行存款相关的原始数据,例如客户信息、账户信息、交易记录等。
2. 集成层(Data Warehouse,DW):DW层是数据仓库中实现数据集成和转换的层次,主要包括数据清洗、抽取、转换和加载等工作。在银行存款分析项目中,DW层主要对从ODS层获取的数据进行清洗和转换,使其满足数据分析的需求。例如,可以将相同客户的多个账户信息合并成一条记录,或者将不同的交易类型进行分类汇总等。
3. 应用层(Data Mart,DM):DM层是数据仓库中最高层的层次,用于支持数据分析和决策支持。在银行存款分析项目中,DM层可以根据具体的业务需求,建立不同的数据分析模型和数据视图,例如客户存款分析模型、账户余额分析模型、交易趋势分析模型等。
以上是一个比较典型的大数据仓库建模方式,实际项目中具体的层次和工作内容可以根据具体需求进行调整。