数据仓库维度建模是构建高效、可理解且易于分析的数据仓库的关键步骤。在这个过程中,我们需要了解数据仓库的体系规划、实施方法以及不同类型的体系架构。以下是对这些知识点的详细阐述:
1. 数据仓库体系规划:
数据仓库规划是基于现状分析进行的,包括对现有基础数据平台和分析型系统的评估,识别与目标数据仓库体系的差距。规划应包括总体技术方案蓝图,制定相应的管理制度和工作流程,并制定分阶段的实施路线图。规划的指导方针强调承前启后、敦本务实和远近兼顾,确保既考虑现有工作基础,又适应未来发展需求。
2. 数据仓库典型体系架构:
- 星型架构:在该架构中,一个中心的事实表周围围绕着多个维度表,简化了查询并优化了性能。ETL(提取、转换、加载)软件用于从源系统抽取数据,经过处理后存入数据仓库,前端软件如SAS、BIEE等则用于数据可视化和分析。
- 集中式架构:这种架构强调数据的集中管理,通常包括ODS(操作数据存储)、缓冲层、模型层、汇总层和集市层。数据库如TD、DB2、Oracle用于存储数据,而调度软件如Control-M用于自动化数据处理流程。
- 混合型架构:结合了星型和集中式的特点,包含库外集市,提供更大的灵活性,适用于复杂的数据环境。
3. 数据仓库的层次:
- ODS(操作数据存储):快速接入源系统数据,提供当前最新数据,主要用于审计、风险管理等需要原始数据的场景。
- 基础层:面向主题整合,保留详细数据和历史,根据业务需求逐步建设。
- 集市层:针对特定应用的个性化定制,满足业务人员的特定分析需求。
- 汇总层:提供统一的业务口径,避免重复加工,模型随着业务扩展可扩展。
4. BI环境内的数据架构:
BI(商业智能)环境的数据架构通常包括ODS、基础层、汇总层和预连接/预处理。各层有明确的用途,例如ODS用于快速接入和避免频繁抽取源数据,基础层和汇总层则分别服务于详细数据分析和统一口径的业务报告。
5. ODS与EDW(企业数据仓库)特点比较:
- ODS更接近源系统,数据实时且不进行深度整合,主要保存当前最新数据和一定历史记录,适合时效性要求高、不需要历史数据的应用。
- EDW遵循第三范式,进行数据整合和转换,存储当前和历史数据,适用于需要访问历史数据、整合多系统数据和非原始数据的应用。
数据仓库维度建模涵盖了从规划、架构设计到实施的全过程,涉及数据的接入、存储、转换和应用等多个层面。理解并掌握这些知识点对于构建高效、灵活且满足业务需求的数据仓库至关重要。