该资源是一个关于数据仓库架构落地的精品PPT,涵盖了架构能力、数据处理过程和数据场景解决方案等内容,适用于数据仓库的建设和优化。
数据仓库架构落地的关键点包括:
1. **业务线上化**:首先,根据线下业务流程,通过作业系统的建设将业务动作线上化,产生业务动作数据,实现业务的数字化。
2. **策略驱动**:在业务线上化的基础上,业务专家将人工经验转化为决策算法,结合内部信息和少量外部信息,实现自动化决策,并建立评估体系以衡量降本增效的效果。
3. **算法与AI应用**:进一步发展,由算法专家主导,建立高度实时的数据信息平台,整合内外部数据,利用AI算法和策略混合的方式,形成计划层、执行层和反馈层的闭环,支持更高级别的决策。
4. **作业工具统一**:关键在于作业工具的统一和线上化,提供可供初步分析的数据,支持战略方向性的决策和计划制定。
5. **数据仓库构建**:随着业务需求增长,需要构建数据仓库,如数据集市和数据仓库,支撑各种业务报表,初期可能需要10人团队,后期随着业务扩展,可能需要30+人乃至100+人的团队共同参与,实现各业务的自建和自治。
6. **架构演进**:初期可能主要使用RDBMS(如MySQL)处理小数据场景,随着数据量增加,会过渡到大数据平台如Hadoop,适应亿级以上的数据处理需求,同时考虑冷热数据的区分和数据价值的挖掘。
7. **数据处理过程**:包括数据清洗、转换、集成、ETL(抽取、转换、加载)以及数据仓库的设计(如雪花模型和星形模型),通过数据聚合和数据域的划分来优化数据结构。
8. **解决方案选择**:在用户侧,需确保数据的最终一致性,提供准实时的数据,保持高可用性,保证数据准确性;系统侧则需要强一致性的API/数据,具备容错和高可用能力,实时响应,且采用异步采集避免影响作业系统。
9. **数据采集**:早期可以通过Linux shell脚本加定时任务简单快速地完成数据采集,随着数据量的增长,可能需要更复杂的数据采集系统以确保数据稳定性和时变性。
总结来说,这个PPT深入探讨了数据仓库从设计、实施到优化的全过程,强调了业务理解、技术选型、数据处理流程和系统架构的重要性,为数据驱动的决策提供了全面的实践指南。