随着数据量、速度和种类的增加，选择合适的数据平台来管理数据从未像现在这样重要。它应该是迄今为止满足我们需求的古老数据仓库，还是应该是承诺支持任何类型工作负载的任何类型数据的数据湖？......

业务板块定义了数据仓库的多种命名空间，是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时，你可以创建不同的业务板块让各成员独立管理不同的业务，后续数据仓库的建设将受到业务板块的......

目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调......

数据仓库平台逐步从BI报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。......

进行数据分析工作的时候会用到很多的工具，比如说数据湖和数据仓库，不过这两者之间的差异和区别，可能会让人困惑。那么大家知道不知道数据湖和数据仓库的区别是什么呢？......

表的命名需要遵循基本原则：层次_表名_所属项目，如bdl_order_eb；......

随着互联网规模不断的扩大，数据也在爆炸式地增长，各种结构化、半结构化、非结构化数据的产生，越来越多的企业开始在大数据平台下进行数据处理。......

本文将为您介绍数据仓库研发规范的阶段规划、角色职责和整体流程。......

所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。......

未来的数据和数据平台就如同业务系统一样，都会在云端（可能是公有云，也可能是专有云）。随需随用，所以基于云的数据平台解决方案势必会成为主流。......

指标体系是什么？如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指标体系？如何统一流程、规范化、工具化管理指标体系？本文会对建设的方法论结合滴滴数据指标体系建设实践进行解答分析。......

如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。......

ODS层（OperationDataStore）：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理。（2）DWD层（DataWarehouseDetail）：明细数据层，结构和粒度与原始表保持一致，对O......

有赞的数据仓库就是在这样一个大数据环境下，同时需要满足内部分析数据和商家侧数据的各类需求。......

数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。......

建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题......

数仓规划是数仓建设的蓝图,涵盖从需求分析开始到最终的数仓评估验收整个环境;数仓规划之所以重要,是因为它是描述了数据流动的概念性框架,为元数据管理奠定了基础,对数据加工过程的理解、数仓建......

数据中台的概念非常接近传统数据仓库+大数据平台的结合体。它是在企业的数据建设经历了数据中心、数据仓库等积累之后，借助平台化的思路，将数据更好地进行整合与统一，以组件化的方式实现灵活......

随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容......

就这样，大数据领域蓬勃发展了好几年，有很多伙伴执迷于技术，成为了分布式计算与存储的领域专家。也有很多伙伴执迷于数据，成为了行业的数据研发专家。当然还有很多小伙伴，热衷于工具系统开发......

在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库......

建立数据仓库是一个解决企业问题的过程，业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库，发挥其决策支持的作用；信息部门的人员往往又不懂业务，不知道应该建立哪些决策主题。......

本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界......

随着利率市场化进程加快、互联网金融业态的发展，传统银行与实体经济的业务横向联系与深度融合进展迅速，业务数据的内容不断丰富，数据规模也不断增长。伴随着商业银行业务的快速发展，传统数据......

维度建模是一种十分优秀的建模方式，他有很多的优点，但是我们在实际工作中也很难完全按照它的方式来实现，都会有所取舍，比如说为了业务我们还是会需要一些宽表，有时候还会有很多的数据冗余。......

为什么要对数据仓库分层：a)用空间换时间，通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验（效率），因此数据仓库会存在大量冗余的数据；......

入到数据仓库中的数据无外乎三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，它们经过转化后以某种形式统一地储存在数据仓库中，即通常说的ETL（Extract,Transform,Load，抽取、转换、装载......

通常所说的增量数据，其实更确切的说，应该是变量数据，包括对数据的增加、修改和删除。特别是当有些系统存在物理删除数据的情况时，这一点尤为重要。......

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型数据库,它的数据基于OLTP源系统。......

能将数据仓库看作仅仅是一个大型的数据存储机制,它更是一个动态的过程,这个过程涉及数据的收集、整理和加工,生成决策所需要的信息,......

舍弃在单独的事实表之间保持事实与维度的一致。（尽量达到不同事实表之间维度的高度一致，这是仓库总线结构的基础......

通过建设多层次的数据模型供用户使用,避免用户直接使用操作型数据,可以更高效的访问数据。......

数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因......

数据仓库的存储并不需要存储所有原始数据,因为比如你存储冗长的文本数据完全没必要,但需要存储细节数据,因为需求是多变的,而且数据仓库是导入数据必须经过整理和转换使它面向主题......

企业数据仓库的建设，是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础。数据仓库不是静态的概念，只有把信息及时交给需要这些信息的使用者，供他们做出改善其业务经营的决策......

该报告基于现有客户经验的调查数据评估供应商的能力，帮助数据集成和数据分析负责人选择正确的技术发展信息基础设施，以支持多样化和发展的分析需求。......

，很多公司关心的不是可行性，而是时间。早作准备，可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求，企业需要构建可重复的解决流程，这才是项目的最终目标。......

数据仓库本身也有很多的问题。设计一个数据仓库已经不容易，而要实现一个数据仓库就更加难上加难了。其中一些批评是对的——数据仓库建设周期长、成本高昂且很难修改。但是，这并不是说它没有价......

过去几十年中,数据库技术,特别是OLTP(在线事务处理)发展得较为成熟,它的根本任务就是及时地、安全地将当前事务所产生的记录保存下来。随着社会的发展,人们提出了利用现有的数据,进行分析和推理,......

随着数据库技术、网络技术的不断发展，客户关系系统（CRM）在通信行业广泛应用。市场的改变，企业亟需发掘数据背后的商机和效益，将自己的数据优势转化为企业的竞争优势，使客户收益和企业利润......

网站的数据仓库是对网站运营决策提供支持的数据集合。数据仓库有4个基本特征：面向主题的、集成的、相对稳定的、记录历史的，而数据仓库的价值正是基于这4个特征体现的......

每一个数据仓库有一个架构。这架构要么是即时的或计划过的；或隐式的或形成文件的。不幸的是，许多数据仓库开发时并没有一个明确的架构，这极大的限制了它的灵活性......

随着 IT 技术的发展，SOA 和企业架构（Enterprise Architechture，EA）逐步融合，形成了新的架构理论，但是与 DW 之间还没有很好的......

从20世纪90年代开始，数据库技术和商业智能体系技术应运而生。商业智能体系和数据库技术，是数据库在应用方面的新技术，它可以帮助政府机构和企业的各级各层领导......

近几年，中国网购发展迅猛，已成为中国消费市场的重要力量。足不出户就可以享受方便快捷、品种多样的购物特点吸引了越来越多的消费者融入网购行列。据据互联网咨......

数据仓库是近几年来出现的、发展迅速的一种技术。数据仓库把一个单位的历史数据收集到一个中央仓库中以便于处理，它是支持决策过程的、面向主题的、随时间而变的......

数据仓库是客户关系管理的灵魂。在客户关系管理中，数据仓库技术能够把分散在企业内外的顾客数据信息和作业数据库集成起来，实现企业与客户之间高效的、双向的沟......

决策支持系统(Decision Support System，DSS)是在管理信息系统的基础上发展起来的一门新兴的信息技术。它是以管理科学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算......

采取务实的态度部署一个完备的企业数据仓库 ― 我的意思是一个准确、有效、更具生产力的企业数据仓库 ― 涉及到一个完善的设计原则。这些原则具体到于每一个部门......

数据仓库更多的是一个概念，不要把数据仓库想成那些号称是数据仓库的软件产品们。数据仓库的物理上就是数据库。相对业务系统数据库叫OLTP数据库（用于业务处理）......