五分钟掌握大数据数仓建设全攻略：分层与规范详解

"五分钟学大数据的《最强最全面数仓建设规范指南》是一份针对大数据领域数仓设计的专业文档，它详细阐述了如何构建一个高效、稳定和可扩展的数据仓库体系。该文档分为四个主要部分： 1. 数据模型架构原则：强调数仓分层的重要性，通常包括数据源层（ODS）、公共维度层（DWD）、明细层（DWS）和公共汇总层等。分层旨在保持数据结构清晰，便于数据血缘追踪，减少重复开发，以及提供稳定的数据支持。数仓分层应根据公司业务需求定制，每个层次都有明确的职责，例如ODS层保留原始数据，用于后续问题追溯。 2. 公共开发规范：涵盖了层次调用、数据类型、数据冗余处理、NULL字段处理、指标口径定义、数据表管理和表生命周期管理等方面，这些规范旨在确保数据一致性、准确性和有效性。 3. 各层开发规范：分别针对ODS层（操作数据存储）、公共维度层（细节维度）、DWD明细层（详细维度）和DWS公共汇总层（汇总数据）给出了详细的建设规则，每个层次的设计都有其特定的目标和应用场景。 4. 命名规范：包括词根设计、表名和指标命名的标准化，确保命名的一致性和易理解性，方便团队协作和后期维护。 这份指南为数据仓库的设计者提供了全面的指导，帮助他们制定有效的数据模型，优化数据处理流程，提升数据管理效率，从而更好地服务于公司业务的发展和决策支持。通过遵循这些规范，企业可以构建出适应性强、可扩展的数仓架构，实现数据驱动的业务策略。"