苏宁数据仓库：三层架构应对爆发增长与效率提升

随着苏宁公司的业务不断扩张，数据的增长速度日益加快，对数据的有效管理和分析提出了严峻的挑战。为了应对这一问题，苏宁采用了数据仓库技术进行数据治理，其核心目标是提高数据处理效率，减少冗余和复杂性，支持业务决策。 数据仓库的构建分为三个关键层次：近源数据层、整合数据层和应用数据层。 1. **近源数据层**：这个层次负责保存原始系统的增量数据，粒度、结构与源系统保持一致，仅保留必要的历史数据（如最近几天或几个月），以降低存储需求。它包含缓冲区，用于临时存储和处理数据，以及操作区，将数据按照业务源系统进行分类，以便后续处理和查询。 2. **整合数据层**：细分了明细区、汇总区和维度区。明细区采用维度建模方法，通过适度的反规范化设计减少数据冗余，提高查询性能。汇总区则根据应用需求对明细数据进行聚合，进一步提升取数效率。维度区则是统一的维度数据模型，用于整个数据仓库的结构化处理。 3. **应用数据层**：这是面向个性化需求的层次，存储不太通用的统计维度和指标，这些通常是特定业务线关心的内容，与其他业务线的交集较少。此层的计算通常只针对特定业务维度和指标。 在数据建模方面，苏宁主要采用Kimball的维度建模方法。维度建模强调数据仓库的核心在于提供统一的分析视图，维度表是核心，它们定义了分析的角度和标准。维度表的主键设计至关重要，可以选择业务含义明确的自然键，或者使用代理键（如流水号、自然键加上日期）来确保在维度表随业务变化时仍能保持一致性。 例如，对于苏宁门店这类会随组织变动而变更代码的情况，代理键就显得尤为重要，通过与业务门店代码映射，可以追踪历史和当前门店代码背后的真实业务实体。 苏宁数据仓库的技术演进策略是通过优化数据结构、层次化管理以及灵活的数据建模，确保在数据爆发式增长的背景下，有效地组织、管理和分析数据，支撑公司的决策和业务发展。