企业数仓建设体系（文末有PPT下载方式）

资料解读：企业数仓建设体系

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在信息时代，企业数据仓库的建设是实现数据驱动决策的关键步骤。本文将深入解读《企业数仓建设体系》，为企业构建高效、稳定的数据仓库提供详尽指导。

数据仓库的发展历程

数据仓库概念自1990年由Bill Inmon提出以来，已经从传统的以TB计的数据量、主机/MPP计算能力发展到PB/ZB级大数据仓库，支持全域数据维度和分布式弹性计算能力。

数据仓库的特点

数据仓库是一个集成的、时变的、非易失的数据集合，面向主题，支持管理决策。它具有数据的插入、时间变化性、历史数据的包含和标准化等特征。

数据仓库体系架构

数据仓库的体系架构包括了从操作型数据库到OLAP的转变，以及数据仓库分层架构设计，如ODS（操作数据存储）、STD（标准数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（主题数据层）和DM（专题数据层）。

数据仓库建设实现

数据仓库的建设实现涉及数据调研、集成、标准化加工、数据模型设计、数据质量监控和数据集市开发等关键步骤。

数据仓库实施流程

数据仓库实施流程包括确认项目范围和目标、源业务系统调研、数据集成、数据标准制定、数据模型设计、数据清洗加工、数据集市开发、数据质量监控和工作集成验收等环节。

数据仓库产品解决方案

数据仓库产品解决方案涵盖了数据治理平台、数据开发平台、数据服务、数据集成平台和数据治理平台等方面，提供了从数据汇聚到数据挖掘的全链路解决方案。

数据治理平台

数据治理平台通过标准数据集驱动数据治理，实现数据清洗整合、业务梳理、现状梳理、数据定义标准、数据模型加工和数据质量监控。

大数据计算平台

大数据计算平台为数据仓库提供了强大的计算和存储能力，支持MR、SQL、Shell等数据处理技术。

数据开发产品

数据开发产品包括数据挖掘算法实验室等，为企业提供数据挖掘和分析的工具和平台。

结语

通过深入解读《企业数仓建设体系》，我们可以看到，企业数据仓库的建设是一个系统性工程，涉及数据集成、治理、开发和应用等多个方面。企业需要根据自身的业务需求和技术条件，选择合适的数据仓库架构和实施策略，以实现数据资源的有效管理和利用。

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