在仓储物流系统上建立数据仓库，按照用于决策分析的主题对不同系统中数据进行重新组织，为数据分析和数据挖掘提供有效的数据来源。...解决方案 任务/目标 搭建物流数据仓库的目的是整合仓储物流系统中的数据，以统计图表的方式提交给决策部门和零售商客户，为实现高效的仓库管理和制定物流策略提供可靠的依据，帮助零售商客户改进商品设计和制定有效的营销策略...（2）物流数据分析对每个仓库物流的情况进行记录，提供在特定路线和货车型号策略下的货物运输数目，以便仓库管理层调整物流策略，提高发货数目和仓库的利用率，节约物流预算。...数据仓库构建与部署 运用visual studio软件完成数据仓库的构建和部署如下图 完成数据仓库的层次结构设计、时间智能实现和kpi设计与实现。...时间规律性问题 数据仓库建立过程中运用维度建模时采用了时间维度，使得数据仓库建立完成后，可以在OLAP中通过选择时间为行标签，查看各个记录时间所发生的货运量，也可细分到各个记录时间各个不同货运方案、货品类型的货运情况
~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。...有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告； 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1....前端应用 和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用； 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题...数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?...在很多公司都专门设有ETL工程师这样的岗位，大的公司甚至专门聘请ETL专家。 小结 在大数据时代，数据仓库的重要性更胜以往。
被动 ETL 或仓库转换的挑战 一旦数据进入数据仓库，严重依赖于转换数据的架构和流程存在几个问题。 第一个问题是数据消费者（分析师/数据科学家）和数据工程师之间产生的脱节，真正的鸿沟。...作为数据工程师，除了数据质量，我们还需要强调数据的可用性。 如果您的用户无法在您当前的数据仓库中可靠地找到和利用他们需要的东西，那有什么意义呢？...然后，工程师在他们的服务中实施数据合同。数据通过管道传输到数据仓库，理想情况下，元数据可以通过建模自动加入和分类。 #5 重点放在防止数据丢失以及确保数据的可观察性、完整性、可用性和生命周期管理上。...消费者能够提供他们的要求而无需技术技能，因为数据工程师是代码翻译的关键要求。这些合同可以保存在数据目录甚至通用文档存储库中。 2. 数据仓库：仓库主要用作“数据展示”和底层计算层。 3....这一层是 BI 工程师将工程中的内容与数据消费者需要的内容相匹配的地方，可以自动化生成 Kimball 数据集市。 不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。
查看、编辑数据仓库的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。针对某一系统需求，从无到有设计一 个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。...六、实验总结体会 数据仓库的设计过程需要充分理解业务需求和数据特点，结合具体业务场景进行建模。...在本实验中，针对电商销售情况分析的需求，采用了星型模型来设计数据仓库的维度表和事实表，这样的设计能够简洁清晰地反映业务事件的关联关系。 在数据仓库的设计中，维度表的设计尤为重要。...通过定义数据源、数据源视图、维表、多维数据集等，完成了数据仓库的搭建和多维分析项目的部署。 ...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用...
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。...本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。...数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。...很多书将它们称为"数据仓库建模方法"，但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思，请允许我自作主张一次吧：）。下面首先来介绍规范化数据仓库。...数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?
一、数据仓库的概念 目前很难给数据仓库（Data Warehouse）一个严格的定义，不准确地说，数据仓库也是一种数据库，它与操作性数据库进行分开维护。...1、面向主题是指数据仓库会围绕一些主题来组织和构建，如顾客、供应商、产品等，数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是企业的日常操作和事务处理，因此，数据仓库排除对决策支持过程无用的数据，提供面向特定主题的视图...3、相对稳定是指数据仓库大多会分开存放数据，数据仓库不需要进行事务处理、数据恢复和并发控制等机制，通常数据仓库只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据的访问。...4、反映历史变化是指数据仓库是从历史的角度提供信息，换句话说，数据仓库中的关键结构都会显式或者隐式地包含时间元素。...二、数据仓库与操作性数据库的区别 为了进一步加深对数据仓库概念的理解，我们把数据库系统和数据仓库进行对比。为了区分，这里把数据库系统称为操作性数据库。
一、京东物流 Agent 概述 在当今数字化浪潮的席卷下，物流行业正历经深刻变革。人工智能技术的蓬勃发展，尤其是大模型的出现，为物流行业的智能化转型注入了强劲动力。...京东物流，作为行业的领军者，敏锐地捕捉到这一技术趋势，积极探索大模型在物流营销中的应用，创新性地推出了京东物流 Agent，旨在进一步提升物流服务的效率与质量，优化客户体验，增强市场竞争力。...通过整合海量物流数据与前沿人工智能技术，京东物流 Agent 成为了物流营销领域的智能中枢，为物流企业在市场竞争中脱颖而出提供了有力支持。...数据层采用了先进的数据存储技术，如分布式数据库、数据仓库等，能够高效地存储和管理大规模的数据，并确保数据的安全性和可靠性。...从行业影响来看，京东物流 Agent 的发展将推动整个物流行业的智能化转型和升级。它将成为物流行业的标杆和典范，引领其他物流企业加快技术创新和应用步伐，促进物流行业的标准化和规范化发展。
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据...数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。...数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次...数据仓库的数据组织 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。...细化程度越高，粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。
工厂布局规划主要是研究工序之间、车间之间以及 工厂整体的设备、工作台、原材料、成品仓库等配置的合理性，以达到整个生产系统的人流与物流畅通化、搬运最优化、流程最优化、效率最大化的目标。...3、人流、物流畅通原则，在进行工厂布局设计与改善时，必须使工序没有堵塞，物流畅通无阻。...二、两个回避 避免一：孤岛型布局 孤岛型布局把生产线分割成一个个单独的工作单元，其缺陷在于单元与单元之间互相隔离，无法互相协助； 避免二：鸟笼型布局 鸟笼型布局往往没有考虑到物流、人流顺畅的结果，这种布局错误的用机器设备或者工作台把作业员围在中间...，使得物流不顺畅，在制品增加，单元与单元之间的相互支援也变得几乎不可能。
物流资源交易中心物流资源交易中心是负责管理整个物流过程中的资源，包括运输车辆、物流设备、物流人力等各方面的资源。...物流资源交易中心可以实现资源的自动化交易和调度，包括资源的申请、资源的分配、资源的运营等功能。此外，物流资源交易中心还可以提供资源查询、资源统计等功能。...主数据管理中心主数据管理中心是负责管理整个物流过程中的核心数据，包括物流节点、物流路线、物流产品、物流价格等各方面的数据。...全程监控平台可以实现物流过程的实时监控和控制，包括节点状态的查询、节点异常的处理、节点数据的统计等功能。此外，全程监控平台还可以提供物流过程的数据分析和预测等功能。...运营监控平台可以实现物流过程的实时监控和控制，包括数据的收集、数据的分析、数据的报告等功能。此外，运营监控平台还可以提供物流过程的运营优化和决策支持等功能。
一、前言 工作内容的变更，导致重新回到数据仓库模型的架构和设计，于是花点时间比较系统的回顾数据仓库建模和系统建设的知识体系，记录下来，作为笔记吧。...二、模型 无论数据仓库技术如何变化，从RDBMS到NoSQL,从传统技术到大数据，其实只是实现技术手段的变化，数据仓库建设生命周期的模式从来都不曾真正颠覆性改变过。向前辈致敬。...另外项目团度在招：资深的数据仓库模型设计师-工作地点北京，有感兴趣的可以把简历发给我吧。
针对性强，主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。...总线架构 多维体系结构(总线架构) 数据仓库领域里，有一种构建数据仓库的架构，叫Multidimensional Architecture（MD），中文一般翻译为“多维体系结构”，也称为“总线架构”（Bus...前台还包括像查询管理、活动监控等为了提供数据仓库的性能和质量的服务。...一致性维度 在多维体系结构中，没有物理上的数据仓库，由物理上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的，最终组合在一起，成为一个数据仓库。...虽然在物理上是独立的，但在逻辑上由一致性维度使所有的数据集市是联系在一起，随时可以进行交叉探察等操作，也就组成了数据仓库。
什么是数据仓库（Data Warehouse，DW）？...1991 年，数据仓库之父 Bill Inmon 在《Building the Data Warehouse》一书中，给出的定义： “数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间变化的数据的集合，以用于支持管理决策过程...建立数据仓库的目的是帮助企业高层系统地组织、理解和使用数据，以便进行战略决策。 数据仓库系统的体系结构 源数据层 源数据是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。...数据存储与管理层 元数据 元数据是关于数据的数据，位于数据仓库的上层，用以描述数据仓库内数据的结构、位置和 建立方法。通过元数据进行数据仓库的管理和使用。...数据仓库 数据仓库中存放了企业的整体信息，而数据集市只存放了某个主题需要的的信息，其目的是 减少数据处理量。
Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。...Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。...数据库可以用在 Online 的应用中，但是 Hive 是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解 Hive 的特性。...1、查询语言 由于 SQL 被广泛的应用在数据仓库中，因此，专门针对 Hive 的特性设计了类 SQL 的查询语言 HQL。...3、数据更新 由于 Hive 是针对数据仓库应用设计的，而数据仓库的内容是读多写少的。因此，Hive中不建议对数据的改写，所有的数据都是在加载的时候确定好的。
（二）准备数据仓库模拟环境 上一篇说了很多数据仓库和维度模型的理论，从本篇开始落地实操，用一个小而完整的示例说明维度模型及其相关的ETL技术。...本篇详细说明数据仓库模拟实验环境搭建过程。 ...建立源数据数据库和数据仓库数据库 3. 建立源库表 4. 建立数据仓库表 5. 建立过渡表 6....关于日期维度数据装载 日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间，而时间是最重要的，因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据，所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。...使用这个方法，在数据仓库生命周期中，只需要预装载日期维度一次。也可以按需添加数据。
物流行业是近些年快速发展起来的朝阳行业，正是互联网技术的发展催生出的电子商务给物流行业带来了前所未有机遇。 物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据。...01 物流大数据都是哪些数据？ 从当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物流大数据主要是关于货运车辆信息的数据。...数据海量性： 物流车辆一般以10秒到30秒的间隔向数据中心发送当前位置信息，这些移动在全国各地路网中的物流车辆每天生成的北斗/GPS数据都达到了GB甚至TB规模，并且还在不断增长中。...04 物流数据挖掘的意义 物流车辆的海量大数据中包含着许多关于交通路况、车辆运行甚至社会经济发展动态的信息。...，同时也可以为政府提供物流运价指数、货运效率指数等优先经济指标。
是否通过技术创新来模拟这些工程师的能力，让每个行业都能“养得起”很多这样的高级人才？...在数据仓库发展初期，企业需要将分散在不同系统、不同格式的数据整合到一个统一的数据仓库中，以支持业务分析和决策。为了解决数据整合和清洗的问题，ETL 工具应运而生，成为处理大量数据的重要工具。...ETL 工程师能力有限。个人可以管理的任务量和处理的系统复杂度都是有限的，而数据仓库系统是一个综合分析系统，系统内部的数据只增不减，使得管理的复杂度越来越高。...可以用淘宝模式类比：商家首先发布商品，消费者通过添加购物车、下单来完成交易，下单后商家再发物流，物流再进行配送。这与传统的“先补货再销售”的模式截然不同。...之前，招商银行采用数据仓库方案通过物理方式实现数据的汇总和加工，进而为分析场景提供数据准备。
构建自己的数据仓库时要考虑的基本因素 ? 我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们，对于他们成长中的公司来说，最好的数据仓库是什么时，我们会根据他们的具体需求来考虑答案。...通常，他们需要几乎实时的数据，价格低廉，不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下，我们建议他们使用现代的数据仓库，如Redshift, BigQuery，或Snowflake。...大多数现代数据仓库解决方案都设计为使用原始数据。它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...因为这个存储层被设计成完全独立于计算资源的可伸缩性，它确保了可以毫不费力地为大数据仓库和分析实现最大的可伸缩性。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
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