赞
踩
从0到1搭建数仓,可以概括为6个步骤:业务探查、技术选型、规范制定、主题域划分、数仓分层、模型建设。
梳理公司业务系统,业务关心的指标,开发过的需求。一般业务关心的数据集中在两三类数据上
根据已有的数据,选择技术平台,及开发语言。Deloitte已经选好用CDH,这步可以不考虑
在数仓建设阶段,我们只需要制定数仓相关的规范。
如:分层设计规范、表命名规范、字段命名规范、层次调度规范、脚本开发规范
。网上都有这些规范的相关文章,需要结合公司情况改一下。
这些规范最好在开发前,整理成一个简单的文档,这样方便我们数仓的维护。
备注:数仓建设完成后,可能会设计元数据管理、数据质量、和指标管理。这些模块在开展之前也需要制定相关的规范。但是我们在数仓搭建的时候不用考虑这些问题。
提供部分数仓开发规范参考
一般包括ods\dwd\dim\dws\ads.每一层都有各自的功能
包括ods、非ods层命名规范、手工维护表、层次调度规范
采用蛇形命名法,即采用一个下划线分割词根
禁止反向调用
ODS 只能被 DWD 调用。
DWD 可以被 DWS 和 ADS 调用。
DWS 只能被 ADS 调用。
数据应用可以调用 DWD、DWS、ADS,但建议优先考虑使用汇总度高的数据。
ODS->DWD->DWS>ADS
ODS->DWD->ADS
可以按照业务系统、或者部门划分。如果按照业务系统划分,两个业务系统的数据一样、可以合并为一个主题。
上次您跟我交流时的业务跨主题域的问题,如果主题划分好了,是不会存在这种情况的,如果跨主体域了,就划分在某一个主题域就行。
建议划分为ods,dwd,dim,dws,ads层。
数据的分层目的是方便我们清晰数据的流向,没有分层时,可能我们的数据会存在循环调度的情况;当然分层也可以减少重复开发的工作。
包括dwd,dim,dws的模型建设。
1)避免烟囱式开发:在数仓搭建前期,最容易出现的一个问题就是烟囱式开发.
烟囱开发判断标准有2个:
最好在数仓搭建的时候,您辛苦一下,看一遍建设的模型。
2)建设统一的维度编码表:编码不统一
,会出现相近业务不能关联分析、出现数据孤岛
的问题,维度表可以先建设公司常用的编码。
实施方法:先把所有设计维度的表集成到source表,在做清洗映射为业务编码与清洗后编码的映射表,最后建设成维表。
1)如何建设模型
A)dwd模型:
主要做就做数据清洗,编码值的统一,编码属性值的冗余(比如产品名称就是属性值,产品编码就是编码值)。当不熟悉业务时、表结构可以借鉴业务系统的表结构。我现在公司的业务系统的表结构没完全按照三范式进行建模
B)DWS模型
把相同业务的指标,可以沉淀到dws表。比如业绩相关的
日/周/月/季/年/累计/销售金额or销售数量
;当日/当周/当月/当季/当年/累计/销售退款金额or销售退款数量
;可以按照这样的周期计算统计指标。
另外比如我们算了销售相关的DWS指标业绩,在计算团队,或者城市的业绩的时候,最好从销售业绩统计的dws表进行汇总。
注意点:这里有个问题就是销售的团队会变化,可能存在汇总城市业绩时会出问题,这里需要主要下
C)ADS模型
根据业务需求建设模型
2)什么样的模型式好模型?
我也一致在思考这个问题,网上很多建模方法论。
在建模的时候说的都是:选择业务过程、确认粒度、确认维度、确认实事,在应用在实际数仓搭建过程中比较懵,这个方法论可以借鉴。
关键是这个模型建设完成之后,被下游多少张表引用
,比如这个表被下游5张表引用+并且表命名字段命名规范,那这就是一个成功的模型
3)逻辑如何确定
有些已经确定好的逻辑,可以直接借用之前逻辑就可以了。如果没确定逻辑在开发之前先跟业务或者需求确定逻辑
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。