构建企业大数据平台仓库架构的关键思路与原则
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更新于2024-07-20
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“李金波:企业大数据平台仓库架构建设思路”
在构建企业大数据平台仓库架构时,首要考虑的是满足新环境下数据应用的特征,这些特征包括系统耦合度高、应用深度深、数据来源多样化以及业务变化快速。在这种背景下,大数据平台需具备强大的计算和存储能力、多样的编程接口和框架、丰富的数据采集通道,以及各种安全和管理措施。
仓库架构设计应遵循一些关键原则。首先,采用“自下而上+自上而下”的设计方法,确保在宏观和微观层面都能兼顾到。其次,高容错性是必要的,因为数据处理过程中可能会出现错误,需要能够自动恢复和校正。此外,数据质量监控必须贯穿整个数据流程,确保数据的准确性和可靠性。同时,不怕数据冗余,利用存储换易用,通过适当的数据冗余提升数据访问效率和应用便捷性。
模型设计是数据仓库架构的核心部分,主要涉及维度建模和实体关系建模。维度建模简单易实施,适合于业务分析报表和BI应用,而实体关系建模则更适用于复杂数据内容的深度挖掘。在实际应用中,星型模型和雪花模型往往并存,星型模型结构简单,常用于数据中间层,通过冗余优化数据处理,减少计算资源消耗。
数据分层是另一个重要概念,通常分为基础数据层、中间层和集市层。基础数据层负责数据采集、结构化、清洗和归类,确保数据的质量和一致性。中间层则是数据整合的关键,通过实体关系打通,建立实体间的关系,实现数据的统一。流式数据作为数据体系的一部分,强调数据的时效性,对于实时性要求高的应用场景至关重要。
集市层则针对特定业务需求,提供定制化数据服务。这一层可以灵活适应业务变化,支持快速响应。数据治理在整个架构中扮演着保障数据质量和安全管理的角色,包括元数据管理、数据质量控制、数据生命周期管理和权限控制等。
企业大数据平台仓库架构建设是一个综合了技术、业务理解和数据治理的复杂过程。它需要在满足企业即时数据需求的同时,确保数据的稳定、透明、丰富和可信,以支撑企业决策、数据分析和创新应用的发展。
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