阿里OneData数据仓库构建全攻略:从调研到模型设计
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本文档深入探讨了如何基于OneData平台进行数据仓库的建设,OneData是阿里巴巴内部的数据整合与管理系统和工具。整个过程遵循以下步骤:
1. **指导思想**:首先,建设数据仓库时强调业务调研与需求分析的重要性,需要理解业务流程和关键指标,以便于后续的设计决策。
2. **数据调研**:
- **业务调研**:确定纳入数据仓库的业务领域和其相关的功能模块,通过示例(如阿里业务的矩阵)来明确覆盖范围。
- **需求调研**:明确需求方关注的指标,所需的维度和度量,以及数据在仓库中的层级分布,比如是否需要汇总到汇总层。
3. **架构设计**:
- **数据域划分**:根据业务过程或维度的关联性,将数据划分为独立的数据域,确保每个数据域对应于特定的功能模块。
- **总线矩阵构建**:运用维度建模理论,设计数据流图,抽象出业务流程和维度之间的关系。
4. **指标体系搭建**:
- **基本概念**:介绍指标体系的基础概念,包括度量、维度等元素。
- **操作细则**:详细阐述如何使用OneData工具定义指标规范和模型设计。
5. **模型设计**:
- **数据分层**:包括接入层(ODS)、明细层(DWD)、汇总层(DWS)、数据集市层(DWM)和应用层(APP),层次分明地组织数据。
- **维度设计**:涵盖了多种维度设计策略,如规范化与反规范化、一致性维度、维度整合、拉链表等,确保数据的一致性和有效性。
6. **事实表设计**:
- **事实类型和表类型**:定义事实表的不同种类,如静态事实表、周期快照事实表和累积快照事实表。
- **设计原则和方法**:提供事实表设计的指导,确保事实数据的有效存储和查询性能。
7. **其他规范**:
- **层次调研约定**:确保数据模型结构清晰,便于理解和维护。
- **命名规范**:制定统一的命名规则,提高代码可读性。
- **开发规范**:为开发团队提供编码和测试的最佳实践。
总结来说,本文档提供了基于OneData构建数据仓库的完整指南,从前期的需求调研、架构设计到具体模型和表设计,都给出了详尽的步骤和实践技巧。这有助于企业在实际操作中高效地建立数据仓库,支持数据驱动的决策和分析。
2021-11-19 上传
2021-10-14 上传
2023-07-29 上传
2021-09-01 上传
2022-05-30 上传
2022-12-08 上传
2023-08-10 上传
2024-06-22 上传
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