智能数据仓库建设与应用探索

数据仓库的架构设计是构建智能数据仓库的核心环节之一,通常由三个主要层次组成:数据源层、数据存储层和数据访问层。数据源层负责从不同来源收集和整合各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。通过ETL(提取、转换、加载)过程,确保来自各个系统的数据能够被有效整合并格式化,提高后续分析的可用性。数据存储层则是...

关于数据仓库的理解,到底是什么呢,大家别急,往下看?

数据仓库还有着分层结构,每个分层结构都有各自的作用,比如经常看到的ODS层、Trans层、Dimension层、DataMart层等,都是为了将数据从大海中进行筛选,从分散到集中进行高度汇总,形成一个个的主题,为后续的前端数据可视化分析提供数据的支撑。数据仓库为了业务分析的目的,因此需要拉通各个业务系统数据库的数据,保留大...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

雪花模型是星型模型的一种扩展,它通过进一步规范化维度表来减少数据冗余和节省存储空间。在雪花模型中,维度表被分解为多个相关的子表,每个子表包含维度的一个子集,从而形成一个类似于雪花的结构。当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上,而是通过其他维表连接到事实表上时,其图解就像多个雪花连接在一起,故称...

京东数据架构解析:供应链效率提升与决策优化策略

Q7:京东零售的数据仓库采用了何种框架结构?A7:目前尚未做到湖仓一体:主要还是解决离线数仓的场景。但是数据湖提供的是统一的数据访问层,简化数据管理和分析(支持结构化与半结构化方式),其数据的元信息与离线数仓的较为类似,目前我们正在打通POC数据链路,通过将逻辑表(业务元数据)与统一的湖仓一体的技术元数据打通...

大模型在数据领域的十大价值应用

数据库结构简介:sales:销售记录表products:产品信息表stores:门店信息表customers:客户信息表用户查询:"去年第四季度销量最高的5种产品是什么?请按销量降序排列,并显示它们的总销售额和主要销售城市。"LLM处理过程:(1)理解查询意图:时间范围:去年第四季度...

打造一体化数据开发智能平台,数新智能助力释放数据价值

数据在进入数据仓库被组织之前,需要确定使用何种模型来设计数据结构(www.e993.com)2024年12月19日。数据建模平台可以定义数据的逻辑模型(星型模型、雪花模型、宽表模型)、物理模型、主题域,以及模型之间的分层(ODS,DWD,DWS,ADS)关系,同时可以管理模型、发布模型,进行模型版本管理。另外,数据模型还可以关联引用数据标准平台中定义好的标准规则,将标准与...

「干货」深入浅出,一文搞懂多维数据库、数据库和数据仓库的关系

关系型数据库的星形(或雪花型)结构是数据仓库的常见形式之一,但不是唯一的形式,只要能做到将数据有序管理,基本上就可以称之为数据仓库。当建立起心形或雪花型的数据仓库的时候,已经可以做一些基本的数据分析了。但是会有一些弊端。星形或水上行结构虽然模拟了多维数据模型,但是其本质上还是关系型数据库的表字段以及...

三剑客论道之一:何谓电商平台?

架构:业务B2B、软件产品、底层技术、数据模型。一个好的平台架构,应该是四个方面的专家协同,是基于TOGAF框架的架构。TOGAF,TheOpenGroupArchitectureFramework开放式集群建构框架,源自美国国防部的信息管理技术建构框架,如下图(引自知乎《TOGAF是什么?》httpszhihu/tardis/bd/art/152088490?source_id=...

清晰易懂!用5W2H方法进行维度建模,一篇搞定!

一、维度模型介绍Kimball大师的模型流程是:从需求→模型→数据,且整个流程是自下而上的。这种结构也被成为数据集市总线架构(DataMartBusArchitecture)或者数据仓库总线架构(DataWarehouseBusArchitecture)。Kimball模型最核心的部分在于维度建模,理解好这部分,对Kimball模型的理解基本上可以事半功倍。本文重点...