數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，為企業(yè)提供決策支持(Decision Support)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，同時(shí)自身也不需要“消費(fèi)”任何的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于外部，并且開(kāi)放給外部應(yīng)用，這也是為什么叫“倉(cāng)庫(kù)”，而不叫“工廠”的原因。

01 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)

1. 面向主題的，按照一定的主題進(jìn)行組織，主題是指用戶使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行決策時(shí)所關(guān)心的重點(diǎn)方面，后面會(huì)重點(diǎn)舉例說(shuō)明。
2. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)有來(lái)自于分散的操作型數(shù)據(jù)，將所需數(shù)據(jù)從原來(lái)的數(shù)據(jù)中抽取出來(lái)，進(jìn)行加工和集成之后，進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。
3. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不可更新的，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要是為決策分析供數(shù)據(jù)，所涉及的操作主要是數(shù)據(jù)的查詢;

02 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有如下要求

1. 效率足夠高：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的分析數(shù)據(jù)一般分為日、周、月、季、年等，可以看出，日為周期的數(shù)據(jù)要求的效率***。
2. 數(shù)據(jù)質(zhì)量：由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流程通常分為多個(gè)步驟，包括數(shù)據(jù)清洗，轉(zhuǎn)換，裝載等，那么由于臟數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真，就可能導(dǎo)致做出錯(cuò)誤的決策。
3. 可擴(kuò)展性：主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)建模的合理性。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)主要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，可以分為三層——數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用：

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和流動(dòng)都可以認(rèn)為是ETL(抽取Extra, 轉(zhuǎn)化Transfer, 裝載Load)的過(guò)程。ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的流水線，也可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的血液，它維系著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的新陳代謝，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)日常的管理和維護(hù)工作的大部分精力就是保持ETL的正常和穩(wěn)定。

03 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1.數(shù)據(jù)獲取

對(duì)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)而言，點(diǎn)擊流日志是一塊主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，它是網(wǎng)站分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);當(dāng)然網(wǎng)站的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)也并不可少，其記錄這網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)及各種用戶操作的結(jié)果，其他是網(wǎng)站內(nèi)外部可能其它各類對(duì)于公司決策有用的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

2.1數(shù)據(jù)模型：

數(shù)據(jù)模型是抽象描述現(xiàn)實(shí)世界的一種工具和方法，是通過(guò)抽象的實(shí)體及實(shí)體之間聯(lián)系的形式，來(lái)表示現(xiàn)實(shí)世界中事務(wù)的相互關(guān)系的一種映射。在這里，數(shù)據(jù)模型表現(xiàn)的抽象的是實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系，通過(guò)對(duì)實(shí)體和實(shí)體之間關(guān)系的定義和描述，來(lái)表達(dá)實(shí)際的業(yè)務(wù)中具體的業(yè)務(wù)關(guān)系。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型是數(shù)據(jù)模型中針對(duì)特定的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的一種特定的數(shù)據(jù)模型

通過(guò)上圖，我們能夠很容易的看出在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建模過(guò)程中，我們需要經(jīng)歷一般四個(gè)過(guò)程：

• 業(yè)務(wù)建模：生成業(yè)務(wù)模型，主要解決業(yè)務(wù)層面的分解和程序化。
• 領(lǐng)域建模：生成領(lǐng)域模型，主要是對(duì)業(yè)務(wù)模型進(jìn)行抽象處理，生成領(lǐng)域概念模型。
• 邏輯建模：生成邏輯模型，主要是將領(lǐng)域模型的概念實(shí)體以及實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)層次的邏輯化。
• 物理建模：生成物理模型，主要解決，邏輯模型針對(duì)不同關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的物理化以及性能等一些具體的技術(shù)問(wèn)題。

因此，在整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模型的設(shè)計(jì)和架構(gòu)中，既涉及到業(yè)務(wù)知識(shí)，也涉及到了具體的技術(shù)，我們既需要了解豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)，也需要一定的信息技術(shù)來(lái)幫助我們實(shí)現(xiàn)我們的數(shù)據(jù)模型，最重要的是，我們還需要一個(gè)非常適用的方法論，來(lái)指導(dǎo)我們自己針對(duì)我們的業(yè)務(wù)進(jìn)行抽象，處理，生成各個(gè)階段的模型。

2.2數(shù)據(jù)主題：

數(shù)據(jù)模型的建設(shè)，維度的選擇，是為了滿足數(shù)據(jù)主題的需求。數(shù)據(jù)主題通常就是業(yè)務(wù)需求的提煉。

2.3數(shù)據(jù)報(bào)表：

報(bào)表幾乎是每個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的必不可少的一類數(shù)據(jù)應(yīng)用，將聚合數(shù)據(jù)和多維分析數(shù)據(jù)展示到報(bào)表，提供了最為簡(jiǎn)單和直觀的數(shù)據(jù)。

這里的數(shù)據(jù)匯總指的是基于特定需求的簡(jiǎn)單匯總(基于多維數(shù)據(jù)的聚合體現(xiàn)在多維數(shù)據(jù)模型中)，簡(jiǎn)單匯總可以是網(wǎng)站的總Pageviews、Visits、Unique Visitors等匯總數(shù)據(jù)，也可以是Avg. time on page、Avg. time on site等平均數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以直接地展示于報(bào)表上。

2.4數(shù)據(jù)集市和開(kāi)放API

數(shù)據(jù)集市(Data Mart) ，也叫數(shù)據(jù)市場(chǎng)，可以理解為字段非常多的寬表，比如銷售表，除了包含訂單和金額等必需的字段，還包含可能使用的產(chǎn)品信息集合、用戶信息集合、甚至銷售人員的信息，是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心組成部分。

1. 提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：因?yàn)榻⒚嫦蛑黝}的數(shù)據(jù)表之后，不用再根據(jù)需求的不同，建立不同的結(jié)果表，自然發(fā)生錯(cuò)誤的幾率會(huì)大大降低
2. 提升效率：由于是面向主題的，所以需要的任何數(shù)據(jù)都可以從數(shù)據(jù)集市表直接簡(jiǎn)單獲取。

開(kāi)放API，指對(duì)外開(kāi)放的查詢等接口。

數(shù)據(jù)質(zhì)量中心：

元數(shù)據(jù)管理

元數(shù)據(jù)(Meta Date)，其實(shí)應(yīng)該叫做解釋性數(shù)據(jù)，或者數(shù)據(jù)字典，即數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。主要記錄數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中模型的定義、各層級(jí)間的映射關(guān)系、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)。一般會(huì)通過(guò)元數(shù)據(jù)資料庫(kù)(Metadata Repository)來(lái)統(tǒng)一地存儲(chǔ)和管理元數(shù)據(jù)，其主要目的是使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、部署、操作和管理能達(dá)成協(xié)同和一致。