数据仓库建设路线
2023-06-01 17:59:21 1 举报AI智能生成
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给数据仓库建设提供一定的参考和建议
作者其他创作
大纲/内容
• 与业务人员沟通，了解业务需求和数据需求
• 确定数据仓库的目标和范围
• 确定数据仓库的关键业务指标（KPI）
• 收集业务需求
• 确定数据仓库中包含的数据源和数据表
• 确定数据仓库的数据粒度和时间粒度
• 确定数据仓库范围
• 制定数据仓库建设的时间表和预算
• 确定数据仓库的技术架构和工具
• 制定数据仓库建设计划
需求分析
• 识别业务过程和业务实体
• 设计维度模型，包括维度表和事实表
• 设计维度模型
• 识别业务过程中的事实
• 设计事实表，包括度量和度量分组
• 设计事实表
• 识别业务实体及其属性
• 设计维度表，包括维度属性和层次结构
• 设计维度表
• 将维度模型转换为物理数据模型
• 设计数据模型
数据建模
• 根据数据源类型和数据抽取需求选择合适的工具
• 选择数据抽取工具
• 确定数据抽取的频率和方式
• 确定增量抽取和全量抽取策略
• 设计数据抽取方案
• 配置数据抽取工具，编写脚本或程序
• 实现数据抽取方案
数据抽取
• 根据数据转换需求选择合适的工具，如ETL工具、ELT工具或API接口等
• 选择数据转换工具
• 确定数据清洗、转换和合并规则
• 设计转换流程和任务调度
• 设计数据转换方案
• 配置数据转换工具，编写脚本或程序
• 实现数据转换方案
数据转换
• 根据数据加载需求选择合适的工具，如批量加载、增量加载或实时加载等
• 选择数据加载工具
• 确定加载策略和目标表结构
• 设计加载流程和任务调度
• 设计数据加载方案
• 配置数据加载工具，编写脚本或程序
• 实现数据加载方案
数据加载
• 确定数据质量规则和指标
• 设计质量检查流程和任务调度
• 设计数据质量管理方案
• 配置质量管理工具，编写脚本或程序
• 实现数据质量管理方案
数据质量管理
• 确定数据治理规则和流程，如数据质量、安全、元数据管理等
• 设计治理任务调度
• 设计数据治理方案
子主题
• 实现数据治理方案
数据治理
• 确定维护策略和流程，如备份、恢复、性能监控等
• 设计维护任务调度
• 设计数据维护方案
• 配置维护工具，编写脚本或程序
• 实现数据维护方案
数据维护
• 根据数据可视化需求选择合适的工具，如Tableau、PowerBI等
• 选择数据可视化工具
• 确定可视化需求和指标
• 设计报表和仪表板
• 设计数据可视化方案
• 配置可视化工具，编写脚本或程序
• 实现数据可视化方案
数据可视化
• 确定数据访问方式和接口，如OLAP、报表、API等
• 设计数据访问流程和任务调度
• 设计数据访问方案
• 配置数据访问工具，编写脚本或程序
• 实现数据访问方案
数据访问
• 确定安全策略和权限控制规则
• 设计安全管理流程和任务调度
• 设计安全管理方案
• 实现安全管理方案
安全管理
• 确定元数据类型和范围，如表、字段、转换规则等
• 设计元数据管理流程和任务调度
• 设计元数据管理方案
• 配置元数据管理工具，编写脚本或程序
• 实现元数据管理方案
元数据管理
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