深入解读：数据仓库建设与用户画像应用全过程

资源摘要信息:"从数据仓库到用户画像，从数据建设到数据应用" 一、数据仓库建设 1. 数据仓库的定义 数据仓库是一种面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策。它不同于传统的业务操作数据库，主要服务于数据分析，而非日常操作。 2. 个人杂谈 在这里，我们可以讨论数据仓库建设者的个人经验和心得体会，分享在建设数据仓库过程中遇到的问题和解决方案，以及对未来数据仓库技术发展的预测。 3. 从零开始搭建数据仓库 主要介绍如何从零开始搭建一个数据仓库，包括需求分析、设计、开发、测试和上线等过程，以及在这个过程中需要注意的问题和技巧。 4. 数仓建设的十大陷阱 这十大陷阱主要包括：忽略数据质量、过度设计、忽视用户需求、忽视数据安全、忽视数据治理等，这些都是数据仓库建设过程中可能会遇到的问题。 5. 维度建模 维度建模是数据仓库设计的核心，主要包括星型模式和雪花模式，它们分别对应于数据仓库中的事实表和维度表。 6. 数据模型如何评论好坏 一个好的数据模型应该能够准确地反映业务需求，易于维护和扩展，同时也要考虑数据的查询效率。 7. 实时数仓 实时数仓是一种新型的数据仓库架构，它能够实时地处理和分析数据，满足业务对实时数据处理的需求。 8. 数据库和数据仓库, OLTP和OLAP 数据库主要用于业务操作，而数据仓库主要用于数据分析。OLTP（Online Transaction Processing）面向日常事务处理，OLAP（Online Analytical Processing）面向数据分析。 9. 数据湖 数据湖是一种存储大量原始数据的存储库，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。数据湖可以作为数据仓库的数据源，也可以直接用于数据分析。 10. 数据中台 数据中台是一种新型的数据架构模式，它将数据服务化，提供了统一的数据管理和数据服务，可以支持数据仓库、数据湖、数据应用等多种数据使用场景。 11. 商务智能——BI BI（Business Intelligence）商务智能，主要通过数据仓库、数据挖掘、数据分析等技术，帮助企业进行数据驱动决策。 12. 指标体系 指标体系是数据分析的基础，它包括了一系列的业务指标，如收入、成本、利润等，这些指标可以用来衡量和分析业务的运行情况。 13. 数据质量 数据质量直接影响数据分析的准确性和有效性，需要对数据进行清洗、转换、去重等处理，保证数据的质量。 14. 工作流 工作流是数据仓库建设过程中的重要组成部分，它包括了数据的采集、处理、存储、分析和展示等过程。 二、调优 1. SQL规范 SQL规范主要是为了保证SQL语句的规范性和效率，包括了SQL的编写规范、优化原则等。 2. explain 慢sql查询 explain是MySQL中用于查看SQL语句的执行计划，可以帮助我们分析和优化慢查询。 3. 数据倾斜调优/SQL调优 数据倾斜和SQL调优是数据仓库性能优化的关键，包括了数据分布的均衡性、索引优化、SQL语句的优化等。 4. HiveSQL优化案例 HiveSQL优化案例主要是分享在使用Hive进行大数据分析时，如何进行SQL优化，提高查询效率。 5. Shuffle调优 Shuffle调优主要是针对大数据处理框架（如Hadoop、Spark）中Shuffle过程进行优化，提高数据处理的效率。