构建高效数据架构的基石
一、数据仓库层次设计原则概述
数据仓库的层次设计旨在有效地组织和管理数据，以满足企业不同层次的决策需求、提高数据处理效率并确保数据质量，其遵循的基本原则包括：
1、面向主题性
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，在销售主题下，会整合与销售相关的订单数据、客户数据、产品数据等，这种组织方式打破了传统操作型数据库按照应用功能进行数据存储的模式，面向主题的数据组织使得数据仓库能够更好地为企业的决策分析服务，因为决策通常也是围绕特定的业务主题展开的。
2、集成性
- 从不同数据源抽取的数据必须进行集成，操作型数据库中的数据往往分散在多个系统中，并且数据格式、编码等可能存在差异，在数据仓库中，需要对这些数据进行清洗、转换和集成，不同部门对客户性别的标识可能不同，有的用“M/F”，有的用“1/0”，在数据仓库中要统一转换为一种标准格式，确保数据的一致性和准确性。
3、非易失性
- 数据仓库中的数据一旦进入，就不会轻易被修改或删除，这与操作型数据库频繁的更新操作形成对比，数据仓库主要用于历史数据的存储和分析，非易失性保证了数据的稳定性，使得企业能够基于历史数据进行趋势分析、对比分析等，企业可以分析过去几年的销售数据，而不用担心数据被意外修改。
4、时变性
- 数据仓库中的数据会随着时间不断更新，以反映最新的业务状态，这种更新包括定期的批量数据加载和实时数据的增量更新，每天晚上将当天的销售数据批量加载到数据仓库中，对于一些关键业务数据，如在线订单的实时状态，也可以实时更新到数据仓库中，以便及时进行分析。
二、数据仓库的数据层级关系
1、源数据层（ODS - Operational Data Store）
- 源数据层是数据仓库的数据源头，它直接从各种操作型数据源获取数据，这些数据源可以包括企业的核心业务系统，如ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统、SCM（供应链管理）系统等，也可能包括外部数据源，如市场调研数据、行业数据等。
- 在源数据层，数据基本保持了原始的结构和格式，从ERP系统中抽取的财务数据可能包含详细的会计分录、凭证信息等，为了便于后续的数据处理，通常会在源数据层进行一些简单的初步处理，如数据的抽取、记录数据的抽取时间戳等。
- 源数据层的主要作用是为数据仓库提供全面、准确的原始数据，它是整个数据仓库体系的基础，如果源数据层的数据质量存在问题，那么后续的数据处理和分析结果都会受到影响，如果从CRM系统中抽取的客户联系方式存在错误，那么在进行客户营销分析时就可能导致营销信息无法准确送达客户。
2、数据仓库明细层（DWD - Data Warehouse Detail）
- 数据仓库明细层是对源数据层的数据进行清洗、转换和集成后的结果，在这个层级，数据按照数据仓库的主题进行组织，对于销售主题，会将从源数据层抽取的订单数据、客户数据、产品数据等进行关联和整合。
- 清洗操作包括去除重复数据、纠正错误数据等，在源数据层可能存在由于系统故障而产生的重复订单记录，在明细层就要将这些重复记录去除，转换操作涉及数据格式的统一、编码的转换等，如将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”的形式，集成操作则是将不同数据源中与主题相关的数据合并到一起。
- 数据仓库明细层的数据保留了业务的细节信息，它是进行深度分析的基础，企业可以基于明细层数据进行详细的订单分析、客户行为分析等，可以分析每个订单的详细商品构成、客户下单的时间分布等。
3、数据仓库汇总层（DWS - Data Warehouse Summary）
- 数据仓库汇总层是在明细层的基础上对数据进行汇总和聚合操作得到的，汇总操作可以按照不同的维度进行，如按照时间维度（日、月、年）、地域维度（地区、国家）、产品维度（产品类别、产品系列）等。
- 在销售主题下，可以将明细层的每日订单数据按照月份进行汇总，得到每月的销售总额、销售数量等汇总指标，这种汇总数据大大减少了数据量，提高了数据查询和分析的效率，对于企业管理层的决策支持来说，汇总层数据能够提供宏观的业务视图，企业高管可以通过查看月度销售汇总数据来评估企业的整体销售业绩，而不需要深入到每个订单的明细数据。
4、数据集市层（DM - Data Mart）
- 数据集市层是数据仓库针对特定部门或业务需求构建的小型数据仓库，它从数据仓库的汇总层或明细层抽取数据，根据特定用户群体（如市场部门、财务部门）的需求进行定制化的数据组织和呈现。
- 市场部门的数据集市可能更关注客户的市场细分数据、营销活动效果数据等，而财务部门的数据集市则侧重于财务报表数据、成本分析数据等，数据集市层的存在提高了数据的针对性和易用性，使得不同部门的用户能够快速获取与自身业务相关的数据，进行部门级别的决策分析。
5、应用层（APP - Application）
- 应用层是数据仓库的最上层，它直接面向企业的各种应用场景，如报表生成、数据挖掘、商务智能等，在应用层，数据仓库中的数据通过各种工具和技术进行展示和分析。
- 通过报表工具生成销售报表、财务报表等，通过数据挖掘算法对客户数据进行聚类分析，找出不同类型的客户群体，商务智能工具则可以提供交互式的数据分析界面，让企业用户能够灵活地探索数据，发现业务中的问题和机会。
数据仓库的数据层级关系是一个从原始数据到高度汇总、定制化数据的逐步转换过程，每个层级都在数据仓库的整体架构中发挥着不可或缺的作用，共同为企业的决策支持提供有力的数据保障。
评论列表