88问答网
所有问题
当前搜索:
数据仓库 数据域划分
「
数仓
建设」主题
域划分
答:
即小型的
数据仓库
划分
主题域: 首先我是按照业务系统来划分的,搬家是企业业务中一个独立的业务线,所对应的业务系统也是跟其他系统是独立开的,那么这时候我按照业务系统来划分,就不会在建设过程中出现一些‘扯皮’操作,出现数据
数据仓库
建模理论及实践-从0到1
答:
ODS原始数据层:存储原始数据,注重命名规则和同步管理。 总结</
数据仓库
建模是一门艺术,通过科学的
划分数据域
,构建总线矩阵,确保模型与业务流程无缝对接。无论是事务事实还是快照事实,都需精心设计,以满足不断变化的业务需求和数据复用。在数据的海洋中,每一块基石都至关重要,共同构建企业的...
数仓
分层设计架构 详解-ODS-DWD-DWS-ADS
答:
DWS层(汇总数据服务): 基于DWD,DWS层提供公共指标和主题领域数据的分析。它通常作为宽表,如用户行为数据,进行轻度聚合,如日活、GMV和复购率。表结构按照业务主题
划分
,如用户行为、商品等,数据按天汇总,便于实时分析。ADS层(分析数据服务): 作为
数据仓库
的顶层,ADS汇聚了更全面和高度汇总的数据,...
多个
数据域
可以建多个一致性维度吗
答:
1、数据域是数据仓库中的一个基本概念,它是对数据按照业务逻辑和功能进行划分和分类的结果
。每个数据域包含一组相关的数据表,这些数据表共同提供某个业务功能或者某个业务领域的数据支持。2、一致性维度是数据仓库中的一个重要概念,它是用于保证数据质量和数据一致性的一个维度或者属性。一致性维度通常...
数据仓库
分层架构深度讲解
答:
本层的数据,总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。例如:MySQL里面的一张表可以通过sqoop之间抽取到ODS层ODS层数据的来源方式:
数据仓库
层(DW) Data warehouse(数据仓库) 。在这里, 从ODS层中获得的数据按照主题建立各种...
数仓
建模分层理论
答:
业务数据是按照 业务流程方便操作的角度 来组织数据的,而统一
数仓
层是 按照业务易理解的角度或者是业务分析的角度 进行数据组织的,定义了一致的指标、维度,各业务板块、
数据域
都是按照统一的规范来建设,从而形成统一规范的 标准业务数据体系 ,它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的, 并通过一致性维度和数据...
...分为哪几类?分别通过什么方式接入分析
域数据仓库
?
答:
经过整合后的
数据仓库
将取代原业务系统数据库存在。该部分数据采用定时ETL调度的方式进入数据分析域供OLAP使用,同时可作为辅助决策系统的数据源进行关键指标展示。准实时数据中一部分数据也会流入事物域供其它系统共享使用;非结构化、海量数据将通过大数据平台进行存储直接供分析域调用。大概的理解,供参考 ...
维度建模(Kimball架构)
答:
数据域划分
构建总线矩阵 规范定义主要定义指标体系,包括原子指标、修饰词、时间周期和派生指标。上面也做了详细说明,此处不做展开。 模型设计主要包括维度及属性的规范定义,维表、明细事实表和汇总事实表的模型设计。 维度是维度建模的基础和灵魂,
数据仓库
的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。 维度属性是查询约...
请问
数据仓库
的作用,数据仓库在CRM中的意义是什么
答:
首先明晰什么是
数据仓库
,直白的说,数据仓库就是数据集的存储仓库,其构建方式自上而下,自下而上的紧凑步骤就不再赘述了,其数据仓库分为传统经分数据仓库和现在业务运营型数据仓库(有的场景下统称为数据中心),分层按域形成数据的层次化管理和存储,面向不同的应用接口,分层可能是基础层(数据源)...
数据中台和
数据仓库
的区别是什么?
答:
3、建设目标的区别:
数据仓库
的主要目标是输出特定业务主题的BI报表和决策支持,其目的相对单一。数据中台的目标则是打破不同
数据域
之间的孤立状态,统一数据标准和口径,以最大化业务数据的应用价值。4、数据应用的区别:数据仓库主要服务于管理决策等分析场景,在其他方面如数据建模、数据追踪和探索、深度...
1
2
3
4
5
涓嬩竴椤
其他人还搜
数据库和数据仓库
数据仓库和数据库区别
数据仓库 大数据的区别
数据仓库层级划分
数据仓库主题划分
数据仓库主题如何划分
数据仓库和大数据
数据湖和数据仓库的差别
数据仓库数据治理