如何搭建一个数据仓库

架构之美 2020-08-17 14:40


这是我的第9篇原创

实用干货来了!

有朋友私信我,说希望了解数仓的整体建设中的细节及模板。那有啥说的,上干货!


数仓全景图镇楼 

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建设过程

数仓建模的过程分为业务建模、领域建模、逻辑建模和物理建模,但是这  些步骤比较抽象。为了便于落地,我根据自己的经验,总结出上面的七个步骤:梳理业务流程、垂直切分、指标体系梳理、实体关系调研、维度梳理、数仓分层以及物理模型建立。每个步骤不说理论,直接放工具、模板和案例。


01

业务流程



1

找到公司核心业务流程,找到谁,在什么环节,做什么关键动作,得到什么结果。




2

梳理每个业务节点的客户及关注重点,找到数据在哪。





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分域/主题




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决定数仓的建设方式,快速交活,就用自下而上的建设。要全面支撑,就顶层规划,分步实施,交活稍微慢点。





4

同时按照业务领域划分主题域。主题域的划分方法有:按业务流划分(推荐)、按需求分、按职责分、按产品功能分等。






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指标体系





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指标的意义在于统一语言,统一口径。所以指标的定义必须有严格的标准。否则如无根之水。

指标可分为原子指标、派生指标和衍生指标,其含义及命名规则举例如下:






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依照指标体系建设标准,开始梳理指标体系。整个体系同样要以业务为核心进行梳理。同时梳理每个业务过程所需的维度。维度就是你观察这个业务的角度,指标就是衡量这个业务结果 坏的量化结果。

请注意,此时不能被现有数据局限。如果分析出这个业务过程应该有这个指标,但是没有数据,请标注出来,提出收集数据的需求。






04

实体关系





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每个业务动作都会有数据产生。我们将能够获取到的数据,提取实体,绘制ER图,便于之后的维度建模。







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同样以业务过程为起点向下梳理,此时的核心是业务表。把每张表中涉及的维度、指标都整理出来。






05

维度整理






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维度标准化是将各个业务系统中相同的维度进行统一的过程。其字段名称、代码、名字都可能不一样,我们需要完全掌握,并标准化。

维度的标准尽可能参照国家标准、行业标准。例如地区可以参照国家行政区域代码。

另外,有些维度存在层级,如区域的省、市、县。绝大多数业务系统中的级联就是多层级维度。








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数仓分层


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数据仓库一般分为4层,名字可能会不一样,但是其目的和建设方法基本一致:

每一层采用的建模方法都不一样,其核心是逐层解耦。越到底层,越接近业务发生的记录,越到上层,越接近业务目标。







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依托数仓分层的设计理论,根据实际业务场景,我们就可以梳理出整体的数据流向图。这张图会很清晰的告诉所有人,数据从那来,到哪里去,最终提供什么样的服务。



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模型建立








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此时才真正进入纯代码阶段。数仓、ETL工具选型;ETL流程开发;cube的建立;任务调度,设定更新方式、更新频率;每日查看日志、监控etl执行情况等等。

前面梳理清楚了,ETL会变的非常清晰

私货

1、数仓建设必须从业务中来,到业务中去;

2、数仓分层的目的是业务解耦;

3、无论哪种建模方式,其核心是业务实体;

4、按领域建设能快速交活,后遗症将会在2年之后爆发,且难以解决;

5、数仓建设应该把75%的时间投入到设计阶段,如果不是,那你就惨了;

6、数仓本身也可以迭代。

7、传统数仓并没有一种叫做“宽表模型”的模型,大数据时代新诞生的名词,因为很多大数据组件join代价极高。实际上是范式退化。

等等~~~,点个“在看”再走~~


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