《解析数据仓库的数据组成方式》
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一、数据源层的数据组成
1、事务型数据
- 事务型数据是数据仓库数据的重要来源之一，在一个电商企业的数据仓库中，来自订单管理系统的订单数据，包括订单编号、下单时间、客户ID、商品ID、购买数量、订单金额等，这些数据记录了每一笔具体的业务交易，是数据仓库中最基础的操作层面数据，每一个订单事务都是独立的，具有原子性。
- 事务型数据具有高并发、频繁更新的特点，在银行系统中，客户的每一笔存款、取款、转账操作都会产生事务型数据，这些数据量大且实时性要求高，是构建数据仓库以分析客户账户活动、资金流向等的基础。
2、日志数据
- 日志数据包含了系统运行过程中的详细记录，以网站为例，Web服务器日志会记录每一个用户的访问请求，如访问的URL、访问时间、IP地址、用户代理（浏览器类型等），这些日志数据对于分析用户行为模式非常重要。
- 应用程序日志也是日志数据的一部分，企业内部的ERP系统的应用日志，记录了系统模块的调用情况、错误信息等，通过对这些日志数据的收集和整理，可以发现系统的性能瓶颈、安全漏洞以及用户操作习惯等信息，为数据仓库提供丰富的分析素材。
3、外部数据
- 外部数据可以为数据仓库带来更广泛的视角，市场调研机构发布的行业报告数据，如某一产品在市场上的占有率、竞争对手的销售数据等，对于企业的数据仓库来说，这些外部数据可以与内部数据相结合，用于分析企业在行业中的地位、竞争态势等。
- 气象数据、地理数据等外部数据也可能被引入数据仓库，在物流企业中，结合气象数据（如天气状况对运输的影响）和地理数据（如运输路线的地形、路况），可以优化物流配送计划，提高运营效率。
二、数据集成层的数据组成
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1、抽取转换加载（ETL）后的数据
- 在数据集成过程中，ETL操作起着关键作用，经过抽取操作，从各个数据源获取的数据被汇集到一起，从不同部门的数据库（如销售部门的客户销售数据数据库和客服部门的客户投诉数据库）中抽取数据。
- 转换操作对抽取的数据进行清洗、转换和标准化，将不同格式的日期数据统一成一种标准格式，对一些数据中的错别字、错误编码进行修正，加载操作则将经过转换的数据加载到数据仓库的特定区域，如将清洗后的销售数据和投诉数据加载到数据仓库中的客户相关数据表中。
2、元数据
- 元数据是关于数据的数据，在数据集成层，元数据记录了数据的来源、定义、转换规则等信息，元数据会描述某个数据表中的字段是从哪个数据源抽取而来，在ETL过程中经过了哪些转换操作。
- 元数据对于数据仓库的管理和维护非常重要，它可以帮助数据管理员理解数据的含义、追踪数据的流动路径，当数据出现问题时，依据元数据可以快速定位问题所在，如发现某个数据字段的值异常时，可以通过元数据查询该字段的转换规则是否正确。
三、数据存储层的数据组成
1、事实表数据
- 事实表是数据仓库的核心组成部分，以销售数据仓库为例，销售事实表会包含如销售金额、销售数量等可度量的事实数据，以及与维度表相关联的外键，如产品ID、客户ID、时间ID等，这些事实数据反映了企业业务的实际运营情况。
- 事实表可以按照不同的粒度进行设计，如按日汇总的销售事实表和按订单明细的销售事实表，不同粒度的事实表满足不同层次的分析需求，粗粒度的事实表适合进行宏观趋势分析，细粒度的事实表则可用于深入的订单级别的分析。
2、维度表数据
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- 维度表为事实表提供了分析的角度，在销售数据仓库中，产品维度表会包含产品名称、产品类别、品牌等属性信息；客户维度表会包含客户姓名、年龄、性别、地区等信息；时间维度表会包含日期、月份、季度、年份等信息。
- 维度表的设计需要考虑数据的完整性和一致性，对于地区维度表，要明确地区的划分标准，是按照行政区划还是按照销售区域划分，以确保在数据分析时能够准确地按照不同的维度进行切片和切块操作。
四、数据集市层的数据组成
1、特定业务主题的数据
- 数据集市是从数据仓库中派生出来的，专注于特定的业务主题，在企业的数据仓库中，有一个专门的营销数据集市，它包含了与营销活动相关的数据，如营销活动的名称、活动时间、活动渠道、参与活动的客户列表、活动的响应率等。
- 这些特定业务主题的数据是经过筛选和聚合的数据，旨在满足特定部门（如营销部门）的分析需求，营销部门可以利用这个数据集市进行精准营销分析，如分析不同营销活动在不同客户群体中的效果，以便优化未来的营销策略。
2、部门定制化数据
- 不同部门可能根据自身的业务特点对数据有不同的需求，财务部门的数据集市可能会包含财务报表数据、成本核算数据、预算执行数据等，这些数据是按照财务部门的分析框架和报表要求进行定制化组织的。
- 部门定制化数据在数据格式、数据汇总方式等方面都与部门的业务流程和分析习惯相匹配，这有助于提高部门的工作效率，使部门人员能够更方便地从数据中获取有价值的信息，如财务人员可以快速分析成本结构和预算执行偏差等问题。
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