《解析数据仓库的数据存储层次:从底层到上层的全面剖析》
一、数据仓库数据存储层次概述
数据仓库的数据存储层次是一个多层面的架构体系,旨在高效地管理、存储和分析海量数据,这些层次协同工作,以满足企业不同层面的数据需求,从数据的原始采集到最终的决策支持分析。
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二、操作型数据存储层(ODS)
1、定义与特点
- 操作型数据存储层是数据仓库体系中最接近数据源的一层,它主要存储来自各个业务系统的原始数据,这些数据几乎是实时或近实时地从诸如企业的ERP系统、CRM系统、交易系统等抽取而来,ODS中的数据结构与源系统的数据结构相似,保留了源数据的详细信息,包括数据的原始格式、交易时间戳等。
- 在一家电商企业中,ODS会存储来自订单管理系统的每一笔订单的详细信息,如订单编号、下单时间、客户信息、商品明细、支付状态等,这一层的数据具有高频率的更新特性,因为它需要反映业务系统的最新状态。
2、作用与意义
- 它为数据仓库提供了一个数据缓存区,能够快速获取源系统的数据,同时也是数据仓库进行后续数据处理的基础,ODS还可以用于支持一些实时性要求较高的业务查询,如查询当前正在处理的订单状态等,在数据抽取、转换和加载(ETL)过程中,如果出现问题,ODS中的数据可以作为重新处理的数据源,保证数据的完整性和准确性。
三、数据仓库基础层(DW - Base)
1、数据清洗与转换
- 在这一层,从ODS抽取的数据会进行清洗和转换操作,清洗操作包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等,在ODS中可能由于网络问题或系统故障存在一些格式错误的订单金额数据,在DW - Base层就需要进行修正。
- 转换操作则涉及到数据格式的统一、数据编码的转换等,比如将不同业务系统中日期格式不一致的数据统一转换为“YYYY - MM - DD”的格式,将不同编码体系下的商品类别编码转换为数据仓库内部统一的编码。
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2、数据集成与整合
- DW - Base层将来自多个数据源的数据进行集成和整合,以一家跨国企业为例,其在不同国家和地区的分公司可能使用不同的财务系统,DW - Base层要将这些不同财务系统的数据集成起来,按照统一的会计科目和财务指标进行整合,以便进行企业整体的财务分析,这一层的数据按照主题进行组织,如销售主题、库存主题、财务主题等,每个主题下的数据表之间存在逻辑关联,为上层的数据分析提供了结构化的基础数据。
四、数据仓库汇总层(DW - Summary)
1、汇总计算的意义
- DW - Summary层主要进行数据的汇总计算,这是为了提高数据查询和分析的效率,对于海量的基础数据,如果每次分析都从最底层的数据进行计算,将会耗费大量的时间和计算资源,在销售数据方面,DW - Summary层可以按照不同的维度(如按天、按周、按月、按地区、按产品类别等)对销售额、销售量等指标进行汇总。
2、支持多维分析
- 这一层的数据结构适合进行多维分析,如使用联机分析处理(OLAP)技术,企业的管理人员可以方便地从不同维度对汇总数据进行查询和分析,例如查看某一地区在某个季度不同产品类别的销售趋势,或者比较不同年份同一月份的销售额变化情况,通过预先计算好的汇总数据,能够快速响应用户的查询请求,为企业的决策提供及时的数据支持。
五、数据集市层(Data Mart)
1、面向特定部门或用户群体
- 数据集市是数据仓库的一个子集,它是专门为企业内的特定部门或用户群体定制的数据存储层,市场部门的数据集市可能主要关注客户行为数据、市场推广效果数据等,而财务部门的数据集市则侧重于财务报表数据、预算执行情况数据等,数据集市的数据来源于数据仓库的汇总层或基础层,根据特定部门的需求进行抽取和整理。
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2、满足个性化需求
- 不同部门对数据的需求在数据内容、数据粒度、分析维度等方面存在差异,数据集市能够根据这些个性化需求进行定制,比如销售部门的数据集市可能需要以地区、销售人员、产品系列等为维度,分析销售业绩和销售渠道的有效性,并且数据粒度可能需要细化到每个销售订单的利润情况,以满足销售部门的绩效考核、市场策略调整等需求。
六、元数据存储层(Metadata Repository)
1、元数据的定义与类型
- 元数据是关于数据的数据,在数据仓库中,元数据存储层包含多种类型的元数据,技术元数据描述了数据仓库的结构,包括数据的存储位置、数据的格式、ETL过程的定义等,它记录了某个数据表在数据仓库中的存储路径,以及该数据表中的字段定义、数据类型等信息。
- 业务元数据则是从业务角度对数据的描述,如数据的业务含义、数据的来源业务系统、数据与业务流程的关系等,以订单数据中的“订单状态”字段为例,业务元数据会解释该字段不同取值(如已下单、已支付、已发货、已完成等)所代表的业务意义,以及该字段在整个订单处理流程中的作用。
2、元数据的作用
- 元数据在数据仓库的管理和使用中起着至关重要的作用,它为数据仓库的开发和维护人员提供了数据的全面理解,便于进行数据仓库的架构设计、ETL过程的优化等工作,对于数据使用者,如业务分析师和企业管理人员,元数据可以帮助他们准确地理解数据的含义,从而正确地进行数据分析和决策,当业务分析师想要分析客户流失率时,通过查询元数据可以了解到与客户相关的数据表、字段以及这些数据的来源和处理方式,从而能够准确地构建分析模型。
数据仓库的数据存储层次通过从原始数据的采集到针对不同需求的分层处理和存储,为企业提供了一个全面、高效的数据管理和分析平台,各个层次相互依存、协同工作,以满足企业日益复杂的数据分析和决策需求。
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