数据仓库学习步骤 数据仓库权限架构思路?

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数据仓库学习步骤

数据仓库权限架构思路?

数据仓库权限架构思路?

1、数据仓库所处环节
在一个成体系、结构化的数据应用场景下,数据和处理有四个层次: 操作层、数据仓库层、部门/数据集市层、个体层。
操作层
操作层是指为具体业务提供实时响应的各个业务系统,比如常见的订单系统、ERP、用户中心等等具体业务系统,这些系统中的数据一般都是存入关系型数据库。它们是数据的来源。
数据仓库
数据仓库收集操作层各个业务系统中的数据,进行统一格式、统一计量单位,规整有序地组织在一起,为数据分析、数据挖掘等需求提供数据支持。
数据集市
部门/数据集市层是各个部门根据自己的数据分析需求,从数据仓库中抽取自己部门所关心的数据报表。
个体层
个体层中的不同角色个体有读取不同数据的权限。
2、数据仓库概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的,用来支持管理人员决策的数据集合,数据仓库中包含了粒度化的企业数据。
面向主题的
数据仓库不同于传统的操作型系统,传统的操作型系统中的数据是围绕功能进行组织的,而数据仓库是针对于某一个主题进行分析数据用的,比如针对于销售主题、针对于客户主题等等。
集成的
不同产品或者系统中的数据是分散在各自系统中的,并且格式不一致、计量单位不一致。而数据仓库必须将多个分散的数据统一为一致的、无歧义的数据格式后,并解决了命名冲突、计量单位不一致等问题,然后将数据整合在一起,才能称这个数据仓库是集成的。
随时间变化的
数据仓库要体现出数据随时间变化的情况,并且可以反映在过去某一个时间点上数据是什么样子的,也就是随时间变化的含义。而传统的操作型系统,只能保存当前数据,体现当前的情况。
非易失的
非易失是指:数据一旦进入数据仓库,就不能再被改变了,当在操作型系统中把数据改变后,再进入数据仓库就会产生新的记录。这样数据仓库就保留了数据变化的轨迹。
3、一般架构
1、 STAGE层
业务系统的数据接入到数据仓库时,首先将业务数据仓储到STAGE层中,Stage层作为一个临时缓冲区,并屏蔽对业务系统的干扰。
STAGE层中的表结构和数据定义一般与业务系统保持一致。
Stage中的数据可以每次全量接入也可以每次增量接入,一般都有会数据老化的机制,不用长期保存。
Stage的数据不会对外部开放。
2、 ODS层
ODS才是数据仓库真正意义上的基础数据,数据是被清洗过的,ODS层的数据是定义统一的、可以体现历史的、被长期保存的数据。
ODS层的数据粒度与Stage层数据粒度是一致的。
Stage层中的数据是完全形式的源数据,需要进行清洗才能进入ODS层,所以说ODS层是数据仓库格式规整的基础数据,为上层服务。
3、 MDS层
MDS是数据仓库中间层,数据是以主题域划分的,并根据业务进行数据关联形成宽表,但是不对数据进行聚合处理,MDS层数据为数据仓库的上层的统计、分析、挖掘和应用提供直接支持。
MDS层的数据也可以执行一定的老化策略。
4、 ADS层
ADS层是数据仓库的应用层,一般以业务线或者部门划分库。这一层可以为各个业务线创建一个数据库。
ADS层的数据是基于MDS层数据生成的业务报表数据,可以直接作为数据仓库的输出导出到外部的操作型系统中(MySQL、MSSQL、Hbase、Elasticsearch等)。
5、 DIM层
DIM层是数据仓库数据中,各层公用的维度数据。比如:省市县数据。
6、 ETL调度系统
对接入数据仓库的数据进行清洗、数据仓库各层间数据流转都需要大量的程序任务来操作,这些任务一般都是定时的,并且之间都是有前后依赖关系的,为了能保证任务的有序执行,就需要一个ETL调度系统来管理。
7、 元数据管理系统
描述数据的数据叫做元数据,元数据信息一般包括表名、表描述信息、所在数据库、表结构、存储位置等基本信息,另外还有表之间的血缘关系信息、每天的增量信息、表结构修改记录信息等等。
数据仓库中有大量的表,元数据管理系统就是用来收集、存储、查询数据仓库中元数据的工具,这个系统为数据使用方提供了极大的便利。

数据仓库十大主题模型?

数据仓库十大的主题模型如下
高层模型:考虑所有上层主题,主题之间的关系
中层模型:细化 上层主题 数据项
物理模型:基于性能,存储,平台特点,数据合并,分区设计
维度建模(Ralph Kimball 拉尔夫·金博尔)提出 (当前最主流的模型)
星型:所有维表直接连接到事实表
雪花型: 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上