数据仓库维度建模实践-体系搭建-网易01.pdf
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2022-10-30
21:00:37
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基本概念
数据仓库概念由世界公认的数据仓库之父Bill Inmon（比尔·恩门）在1991年出版的“Building the Data
Warehouse”（《建立数据仓库》）中提出：
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据建模是将数据进行有序、有结构地分类组织和存储的方法。其思路是从企业分析决策等需求出发，
建设一个数据易用、产出稳定、质量可信、指标丰富、能够提供标准化数据服务的大数据体系。该体系
同时具有高扩展、强复用、低成本的特性，能够避免数据重复建设和指标冗余建设，保障数据的规范
性、指标的一致性，能够有效地管理和控制日益增长的存储和计算消耗。
目前工业界流行的建模方法主要是维度建模，维度模型是由数仓领域大师Ralph Kimball所倡导的，大师
著作的《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》是数仓工程
领域最流行的维度建模经典。
数仓建设体系
有句话说得好，一个好的架构已经成功了80%。同样一个好的建模体系能释放计算消耗、存储消耗、人
力资源、时间成本等。同时好的架构还有助于提供标准化的、高效的、优质的、稳定的数据服务。所
以，在我们具体建模之前，不要着急动手，要先规划好我们的数据体系架构，划定边界，搭建统一规范
的体系架构。
1）确定建模技术平台
建设数仓首先是需要一个好用的数据平台，网易内部用的是网易数帆旗下的网易易数，一个提供数据开
发、数据治理、数据分析及可视化、数据服务、数据应用的一站式全链路数据生产力平台，有易研发、
易治理、易服务、易应用的特点。
所谓好用的工具事半功倍。网易提倡“人人用数据、天天用数据”，依托于体系化的数据中台产品，搭建
标准化的数仓体系。
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