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数据仓库数据模型设计是构建数据仓库的核心过程之一。其目的是将多个数据源中的数据整合到一个统一的数据模型中,以支持业务分析和决策。然而,在数仓建设的过程中,由于未能完全按照规范操作, 从而导致数据仓库建设比较混乱,常见以下问题:
- 数仓分层不清晰:数仓的分层没有明确的逻辑,导致数据难以管理和维护。
- 数据域划分不明确:没有明确的数据域划分,导致数据冗余和不一致。
- 模型设计不合理:模型设计没有考虑到业务的实际需求,导致数据质量低下。
- 代码不规范:代码不符合规范,导致维护困难。
- 命名不统一:命名不统一,导致数据难以理解和使用。
- 主题域划分不完整:主题域划分没有涵盖所有业务需求,导致数据缺失。
一、数仓建模的意义,为什么要对数据仓库分层?
只有数据模型将数据有序的组织和存储起来之后,大数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。
1、清晰数据结构:每一个数据分层都有它的作用域,这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。
数据关系条理化:源系统间存在复杂的数据关系,比如客户信息同时存在于核心系统、信
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