数据仓库/ETL架构师面试重点问题解析

"数据仓库（商业智能）/ETL架构师面试题（20150510）" 在IT领域，特别是数据仓库和商业智能（BI）项目中，ETL（Extract, Transform, Load）架构师的角色至关重要。他们负责设计和实施将数据从各种源系统抽取、转换并加载到数据仓库的过程。以下是对面试题中涉及知识点的详细解释： 1. **逻辑数据映射**： 逻辑数据映射是ETL过程中的一种关键文档，它定义了源系统数据与目标数据仓库之间的关系。它包括目标表名、列名、表类型（事实表、维度表或支架维度表）、SCD（Slowly Changing Dimension）类型、源数据库信息、源表和列，以及转换方法等。逻辑数据映射不仅描述了数据转换的规则，还作为元数据提供给项目团队，确保在进行物理数据映射前对数据有清晰的理解。 2. **数据探索阶段的主要目的**： 数据仓库项目的数据探索阶段旨在深入理解源系统。这个阶段包括收集源系统文档、使用情况、存储需求，以及进行数据概况分析。数据概况分析能揭示数据质量、关系和潜在问题。此阶段的目标是为数据建模和逻辑数据映射提供基础，确保后续步骤的准确性和有效性。 3. **确定起始来源数据（System-of-Record）**： System-of-Record是指组织中被视为权威数据来源的系统。它是记录业务事件或状态的官方系统，数据的准确性、完整性和一致性都以此为基准。确定System-of-Record是数据整合过程中的重要步骤，因为它确定了数据仓库中数据的主来源，从而影响整个ETL流程的设计。 4. **数据仓库架构**： 数据仓库的构建通常包括多个阶段，如需求分析、概念数据模型设计、逻辑数据模型设计、物理数据模型设计、ETL设计和实现、数据加载以及性能优化。其中，ETL架构师需要考虑如何有效地抽取数据，应用必要的转换规则，并将数据加载到适当的数据结构中，以支持业务分析和决策。 5. **ETL流程**： ETL流程包含了三个主要部分：抽取（Extract）涉及从源头系统获取数据；转换（Transform）涉及清洗、转换和聚合数据，使其适应数据仓库模型；加载（Load）则是将处理后的数据放入数据仓库。 6. **商业智能（BI）**： BI是利用数据仓库和相关工具来生成报告、仪表板和分析，以支持企业的决策制定。ETL架构师需要理解业务需求，设计能够支持BI查询性能的高效数据模型。 7. **数据质量**： 数据质量是数据仓库项目成功的关键因素。ETL架构师必须确保在数据迁移过程中识别并处理异常、不一致和错误，以维护数据的完整性。 8. **渐变维处理（SCD）**： 在数据仓库中，SCD用于处理随时间变化的维度数据。主要有三种类型：SCD Type 1（覆盖更新）、SCD Type 2（新行历史记录）、SCD Type 3（历史状态记录）。ETL架构师需要决定哪种SCD类型最适合特定业务场景。 ETL架构师需要具备深厚的数据库理论知识，对数据建模、ETL流程、数据质量控制以及商业智能有深入理解，同时还需要熟悉多种数据迁移工具和技术，以确保数据仓库的成功构建和高效运行。