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數倉開發

22 / 2024-06

為什么要建數據倉庫？

數據倉庫可整合、清洗和轉換業務數據，提升數據質量和一致性，同時提供更優的查詢和分析性能。數據倉庫不僅支持實時數據查詢，還能支持歷史數據和趨勢的分析，為企業提供全面的數據視圖和高效的數據分析能力。如若直接分析業務數據而不搭建數據倉庫，可能會出現以下問題：

22 / 2024-06

數據倉庫的特點有哪些？

數據集市基于主題組織數據，而不是按照應用程序或業務部門的結構組織數據，這樣可以提高數據的理解和訪問效率。數據集市的主要目標是支持數據分析和生成報表，幫助用戶進行數據挖掘、統計分析和預測建模等操作，從而更好地了解業務趨勢和發展。

22 / 2024-06

數據湖、數據倉庫、數據平臺、數據中臺的區別

數據湖是一個容納大量結構化和非結構化數據的存儲集合，無需事先定義模型和架構。它以原始形式存儲數據，支持多種數據類型和格式。數據湖通常用于存儲和批量處理數據，支持數據科學、機器學習和高級分析。

22 / 2024-06

傳統數倉VS互聯網數倉：數據管理的兩種不同模式

傳統數倉是一種以企業內部數據為基礎的數據管理模式。它主要面向企業內部的業務系統和決策需求，通過ETL（抽取、轉換和加載）過程將各個業務系統的數據整合到一個中心化的數據倉庫中。傳統數倉的特點包括：

22 / 2024-06

數據倉庫的作用是什么？數倉有什么用？

決策支持：數據倉庫采用了ETL（提取，轉換，加載）過程，將來自不同數據源的數據進行集成和轉化，以獲得一致且全面的視圖，以幫助企業決策者更好地理解和分析數據。通過數據倉庫，決策者能夠獲取準確、實時的信息，從而做出基于數據的明智決策，并促進企業的發展和競爭力的提升。

22 / 2024-06

數倉數據分析方法？

數據分層是數據倉庫設計中十分重要的一個環節，優秀的分層設計能夠讓整個數據體系更易理解和使用。而目前網絡中大部分可以被檢索到相關文章只是簡單地提及數據分層的設計，或缺少明確而詳細的說明，或缺少可落地實施的方案，或缺少具體的示例說明。

為什么要建數據倉庫？

數據倉庫可整合、清洗和轉換業務數據，提升數據質量和一致性，同時提供更優的查詢和分析性能。數據倉庫不僅支持實時數據查詢，還能支持歷史數據和趨勢的分析，為企業提供全面的數據視圖和高效的數據分析能力。如若直接分析業務數據而不搭建數據倉庫，可能會出現以下問題：

數據倉庫的特點有哪些？

數據集市基于主題組織數據，而不是按照應用程序或業務部門的結構組織數據，這樣可以提高數據的理解和訪問效率。數據集市的主要目標是支持數據分析和生成報表，幫助用戶進行數據挖掘、統計分析和預測建模等操作，從而更好地了解業務趨勢和發展。

數據湖、數據倉庫、數據平臺、數據中臺的區別

數據湖是一個容納大量結構化和非結構化數據的存儲集合，無需事先定義模型和架構。它以原始形式存儲數據，支持多種數據類型和格式。數據湖通常用于存儲和批量處理數據，支持數據科學、機器學習和高級分析。

傳統數倉VS互聯網數倉：數據管理的兩種不同模式

傳統數倉是一種以企業內部數據為基礎的數據管理模式。它主要面向企業內部的業務系統和決策需求，通過ETL（抽取、轉換和加載）過程將各個業務系統的數據整合到一個中心化的數據倉庫中。傳統數倉的特點包括：

數據倉庫的作用是什么？數倉有什么用？

決策支持：數據倉庫采用了ETL（提取，轉換，加載）過程，將來自不同數據源的數據進行集成和轉化，以獲得一致且全面的視圖，以幫助企業決策者更好地理解和分析數據。通過數據倉庫，決策者能夠獲取準確、實時的信息，從而做出基于數據的明智決策，并促進企業的發展和競爭力的提升。

數倉數據分析方法？

數據分層是數據倉庫設計中十分重要的一個環節，優秀的分層設計能夠讓整個數據體系更易理解和使用。而目前網絡中大部分可以被檢索到相關文章只是簡單地提及數據分層的設計，或缺少明確而詳細的說明，或缺少可落地實施的方案，或缺少具體的示例說明。

數據倉庫體系應該怎么規劃？

數倉規劃是數倉建設的藍圖，涵蓋從需求分析開始到最終的數倉評估驗收整個環境；數倉規劃之所以重要，是因為它是描述了數據流動的概念性框架，為元數據管理奠定了基礎，對數據加工過程的理解、數倉建設的交流分享、數據的使用和問題排查、數倉健康度的評估都提供了極大的幫助。

如何做好數據倉庫的治理？

數倉治理是一個非常棘手的問題，通常需要跟著業務需求快速發展。可能存在數據分散在不同團隊或者團隊之間研發規范不一致的情況。從維度模型來約束規范的工作來看，“模型”的治理難度大于“架構”。

關于數據倉庫架構及各組件方案選型！

數據倉庫可以被簡單地描述為通過數據集成工具連接原始數據和分析界面數據庫的存儲機制。它管理企業大量的數據集，提供轉換、移動和展現給終端用戶的功能。有許多方法可以擴展數據倉庫的能力，但我們將重點討論最基本的問題。在不考慮過多技術細節的情況下，整個架構可以被分為4個層次：

什么是實時數據倉庫？實時數據倉庫搭建需要用到哪些技術

實時數據倉庫的概念突然引起了業界的廣泛關注。隨著市場競爭的加劇，數據獲取速度的要求越來越高，傳統的T+1模式已經不能滿足需求，因此實時構建的需求應運而生。時效性開始成為數據倉庫的核心價值。

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數據倉庫通過一種新型的數據組織架構，整合企業各大業務系統的數據，為企業分析型應用提供數據支撐。從結構上，數據倉庫將事務型應用系統的范式模型轉換為面向主題的維度建模，這種結構更利于分析展現。從數據上，采集各大業務系統的數據進行數據集中，并對數據進行整合、轉換、加載、標準化、提升質量，從而打破數據孤島、提升數據價值，形成數據資產，賦予數據以管理決策能力。

數倉建模的方式有哪些，比較好用的數倉有哪些？

維度建模和實體關系建模是數據倉庫建設中的核心技術，它們各自具有獨特的優點和優勢。維度建模將數據按照維度和度量進行分類，構建直觀易懂的數據結構，易于理解和維護，具有較高的適應性和高性能。實體關系建模則將數據按照實體和關系進行分類，構建靈活的數據模型，具有強大的可擴展性和通用性，數據存儲和維護相對簡單。數據倉庫為企業降低了成本，提升了競爭力，并提供了業務智能。在美聯物業的案例中，早期數據體系存在歷史存量數據龐大、數據結構多樣復雜、數據質量差等問題，而且業務邏輯處理多數依賴關系型數據庫SQL Server的存儲過程，維護成本高。為了解決這些問題，美聯物業采用了Apache Doris作為數倉主體，該架構具有以下優點：簡單、極速性能和極低成本。 Apache Doris的開發解決了美聯物業在數據處理的難題和痛點，同時在用戶畫像和人群圈選場景的能力十分強悍，支持 Bitmap 等格式進行導入和轉換，提供了豐富的 Bitmap 分析函數等。此外，Apache Doris是全球最受技術人員認可的開源分析型數據庫之一，聚集了數萬開發者，成為人們交流數據庫和大數據知識的寶地。

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