数据仓库/ETL架构师面试重点问题解析
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"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。
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