数据仓库架构演进与落地实践

"数据仓库架构落地(1).pdf" 数据仓库架构是企业信息化的重要组成部分，主要目的是为了支持决策制定和业务分析。尹佳俊在讨论中详细阐述了数据仓库架构的发展和演进过程，以及其在不同阶段的能力特点。 1. **业务线上化**：初期阶段，企业通过构建作业系统实现业务动作的线上化，生成业务动作数据。这一阶段主要是将线下流程数字化，产生基础的数据来源。 2. **策略驱动**：随着业务发展，业务专家将人工经验转化为决策算法，利用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，评估降本增效的效果。这一阶段强调的是策略的运用和效果的衡量。 3. **算法驱动**：进一步发展，算法专家主导构建高度实时的数据信息平台，整合内外部数据，采用AI算法与策略相结合的方式，形成计划、执行、反馈的闭环。这一步骤提高了决策的精度和效率，支持更复杂的业务需求。 4. **架构演进**：数据仓库的建设经历了从小数据场景到更多数据场景的转变。小数据场景通常使用RDBMS如MySQL，适合OLTP操作，而大数据场景则转向Hadoop等大数据平台。随着数据量的增长，数据仓库（如雪花模型、星形模型）和数据集市的出现，使得数据处理更加高效，支持更深入的数据分析和挖掘。 5. **数据处理过程**：数据清洗、转换、集成是数据处理的核心步骤，通过ETL（抽取、转换、加载）流程，构建数据仓库，进一步进行数据聚合和数据域划分，以提升数据质量并便于业务使用。 6. **小数据场景解决方案**：在小数据场景中，业务人员关注数据的实时性、高可用性和准确性，而系统侧则需要确保强一致性、服务容错和高性能。技术选型应考虑这些要求，如选择能提供这些特性的工具和架构。 7. **数据驱动决策**：从小数据场景的运营监控、产品改进、智能决策，到大数据场景的产品智能、个性化推荐、反作弊、用户画像和人工智能，数据仓库和数据分析技术推动了企业从各个层面的业务优化。 数据仓库架构的落地涉及多个层面，包括业务理解、技术选型、架构设计、数据处理流程优化和系统性能保障，这些都是确保数据仓库成功建设和有效利用的关键要素。随着业务复杂度和数据量的增长，数据仓库架构需要不断演进以满足日益增长的数据分析需求。