数据仓库分层架构

数据仓库分层一般分为三层，分别为数据仓库ODS层（数据进出口贴源层）、CDM层（数据公共层）和ADS层（数据应用层）。

1. 在数据仓库ODS层，各种类型的数据都会被汇集到数仓中。

2. CDM层分为DWD明细层、DWS轻度汇总层和DIM维度层。在DWD层中，需要将数据仓库ODS层的原样数据按照主题去建立相应的数据模型，对数据进行统一的清洗和一致性处理。在DWS层，就会以分析对象为建模驱动，把DWD清理好的一些表进行跨关联，建立面向业务主题的大宽表模型，为应用层提供统一的计算口径和数据标准，提高效率。在DIM层需要通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维度表。

3. 在ADS层，根据业务需要来存放个性化的报表数据，可以直接为前端的报表提供查询和展现的服务。

数据仓库发展演变

数据仓库的发展演变可以分为以下几个阶段：

1. 单一数据仓库。在这个阶段，企业通常只有一个大型数仓，用于存储所有的企业数据。这种方式虽然能够提供全局视图，但是由于数据量过大、复杂度高，导致开发和维护成本较高。

2. 多维数据仓库。在这个阶段，企业开始将数据按照不同的主题进行划分，并建立多个小型数仓。这种方式能够提高查询效率和灵活性，但是由于各个数仓之间缺乏集成和协作，会导致数据孤岛问题。

3. 集成式数据仓库。在这个阶段，企业开始将多个小型数仓进行整合，并建立一个统一的、集成式的数据仓库。这种方式能够解决信息孤岛问题，并提供更加全面和准确的企业视图。

4. 实时数据仓库。在这个阶段，企业开始将实时流式数据与批处理数据进行整合，并建立一个实时化的、可扩展的、高性能的实时数据仓库。这种方式能够满足企业对实时数据分析和决策的需求。

5. 云数据仓库。在这个阶段，企业开始将数据仓库部署到云端，并利用云计算技术提供更加灵活、可扩展、高效的数据仓库服务。这种方式能够降低企业的IT成本，提高数据处理效率和安全性。

进行数据仓库构建

构建数据仓库需要经过以下几个步骤：

1. 需求分析：明确业务需求和数据分析目标，确定数据仓库的范围和规模。

2. 设计架构：选择适合企业的数据仓库分层架构，包括数据源层、数据采集层、数据存储层和应用层等。

3. 建设基础设施：包括硬件设备、数据库管理系统、数据仓库ETL工具等。

4. 实施数据仓库ETL过程：将各种异构的数据源进行抽取、转换和加载，形成统一的数据仓库。

5. 开发报表和分析工具：根据业务需求开发相应的报表和分析工具，以支持企业决策。

6. 测试和上线：对整个系统进行测试，并逐步上线使用。

7. 维护和优化：对系统进行日常维护，并不断优化以满足不断变化的业务需求。

帆软软件推出的FineDataLink作为一款低代码/高时效的企业级一站式数据平台产品，在构建数据仓库方面具有强大的功能和灵活的配置能力，可以帮助企业快速、高效地构建数据仓库。同时，帆软FDL还提供了丰富的功能和数据仓库ETL工具，例如数据可视化、应用开发、数据质量管理和安全管理等，帮助企业更好地管理和利用数据。

数据集成平台产品更多介绍：www.finedatalink.com

                         免费体验Demo 咨询方案

上一篇: 数据分析困难？ETL数据处理是关键！下一篇: 手把手教你进行异构数据同步，内附JSON解析场景实践