数据仓库架构落地实践与解决方案

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。