数据仓库｜数据模型该如何设计？.doc
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2024-04-02
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数据仓库|数据模型该如何设计？
写在前面
数据仓库数据模型设计是构建数据仓库的核心过程之一。其目的是将多个数
据源中的数据整合到一个统一的数据模型中，以支持业务分析和决策。然而
，在数仓建设的过程中，由于未能完全按照规范操作，
从而导致数据仓库建设比较混乱，常见以下问题：
� 数仓分层不清晰：数仓的分层没有明确的逻辑，导致数据难以管理和维护
。
� 数据域划分不明确：没有明确的数据域划分，导致数据冗余和不一致。
� 模型设计不合理：模型设计没有考虑到业务的实际需求，导致数据质量低
下。
� 代码不规范：代码不符合规范，导致维护困难。
� 命名不统一：命名不统一，导致数据难以理解和使用。
� 主题域划分不完整：主题域划分没有涵盖所有业务需求，导致数据缺失。
本文主要探讨关于数仓数据模型建设的一些方法论和经验，通过此篇文章你
可以收获：
� 应用层和公共层模型设计的方法
� 如何定位各个分层之间的边界
� 各个分层模型设计该注意什么
数据架构分层
数仓分层标准
ODS:操作型数据(Operational Data
Store)，指结构与源系统基本保持一致的增量或者全量数据。作为DW数据的
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