如何建立企業數據倉庫平台

『壹』 數據平台建設的方案有哪幾種

1、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

2、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

3、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

4、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

關於數據平台建設的方案有哪幾種，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『貳』 如何建立企業資料資料庫

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『叄』 企業如何更好的搭建數據倉庫

1、首先你得搞清楚建設數倉的目的是什麼

是偏向於整合各系統數據，為數據分析決策服務，還是偏向於快速的完成分析決策需求？

如果是前者，那麼在數據倉庫建模的時候一般會選擇ER建模方法；

如果是後者，一般會選擇維度建模方法。

• ER建模：即實體關系建模，由數據倉庫之父BIll Inmon提出，核心思想是從全企業的高度去設計三範式模型，用實體關系描述企業服務。主張的是自上而下的架構，將不同的OLTP數據集中到面向主題的數據倉庫中。

• 維度建模：由Kimball提出，核心思想是從分析決策的需求出發構建模型。這種模型由事實表和維表組成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡導自下而上的架構，可以針對獨立部門建立數據集市，再遞增的構建，匯總成數據倉庫。

2、其次你得進行深入的業務調研和數據調研

• 業務調研：深入的業務調研能使你更加明確數倉建設的目的；同時也利於後續的建模設計，隨著調研的開展，如何將實體業務抽象為數倉模型會更加明朗。
  

• 數據調研：各部門或各科室的數據現狀了解，包括數據分類、數據存儲方式、數據量、具體的數據內容等等。這對後續的主數據串聯或者維度一致性處理等等都是必須的基礎。

3、然後是數據倉庫工具選型

• 傳統型數據倉庫：一般會選擇第三方廠家的資料庫和配套ETL工具。因為有第三方支持，相對有保障；但缺點也很明顯，受約束以及成本較高。
  

• NoSQL型數據倉庫：一般是基於hadoop生態的數據倉庫。hadoop生態已經非常強大，可以找到各種開源組件去支持數據倉庫。缺點是需要招聘專門人士去摸索，並且相對會存在一些未知隱患。

4、最後是設計與實施

• 設計：包括數據架構中的數據層次劃分以及具體的模型設計；也包括程序架構中的數據質量管理、元數據管理、調度管理等；
  

• 實施：規范化的項目管理實施，但同時也需記住一點，數據倉庫不是一個項目，它是一個過程。

『肆』 淺析數據倉庫的構建方法

淺析數據倉庫的構建方法
隨著不同的管理信息系統（MIS）在企業不同部門的大規模應用及企業對數據管理不斷提出新的要求，不僅要求能實現傳統的聯機事務處理，而且越來越多的要求是各種應用系統能夠在企業不斷積累的以及從企業外部獲取的豐富信息資源的基礎上，把這些分散的、不一致的、凌亂的信息資源加以利用，即更多地參與數據分析和決策支持，盯寬配由此出現了一種用於數據分析處理和決策支持的數據存儲和組織技術，即數據倉庫技術。
1、什麼是數據倉庫
數據倉庫是面向主題的、集成的、具有時間特徵的、穩定的數據集合，用以支持經營管理中的決策制定過程。數據倉庫提供用戶用於決策支持的當前和歷史數據，這些數據在傳統的操作型資料庫中很難或不能得到。
面向主題是指數據倉庫中的數據是按照一定的主題域進行組織。主題是一個抽象的概念，是指用戶使用數據倉庫進行決策時所關心的重點方面，一個主題通常與多個操作型信息系統相關。集成的是指數據倉庫中的數據是在對原有分散的資料庫數據抽取、清理的基礎上經過系統加工、匯總和整理得到的，必須消除源數據中的不一致性，以保證數據倉庫內的信息是關於整個企業的一致的全局信息。
數據倉庫的體系結構分數據源、數據轉換、數據倉庫、數據集市和用戶幾部分。數據源，包括企業內部的業務數據、遺留數據、其它業務系統數據及相關WEB數據等；數據轉換是數據倉庫構建的重要環節，主要是對各種復雜的數據源進行抽取、轉換、裝載及其他處理，同時要實現數據質量跟蹤監控以及元數據抽取與創建等工作；數據倉庫主要實現對各種數據的組織、存儲及管理等；數據集市是為不同業務而單獨設計的數據倉庫系統，即開發者為企業內部的不同用戶群定製特殊的數據倉庫子系統。用戶部分，即具體面向使用者的應用部分，主要是指數據倉庫存取與檢索為用戶提供了訪問數據倉庫或數據集市的功能，其中分析與報告為用戶使用數據倉庫提供了一組工具，用於幫助用戶對數據倉庫或數據集市進行聯機分析或數據挖掘等。
2、數據倉庫構建方法
2.1 普通數據倉庫構建方法。對於普通數據倉庫的構建，企業在對整個系統的建設綜合各種因素的基礎上，將整個項目的實施分階段、分步驟實施，可以在每一階段建設的基礎上分階段納入不同的業務系統，逐步建立起一個綜合的、專題較為完善的、適合部門、子單位使用的完整的數據倉庫系統，從而才能使投資盡快獲得收益。
在數據倉庫的構建過程中，利用模糊數學可實現數據倉庫內數據的語義表示，豐富數據加工的手段，提高分析處理的能力。數據倉庫的構建，一般採取先構建數據集市，最後將各個數據集市整合在一起形成數據倉庫的漸進模式；通過概念層、邏輯層、物理層建模，確定相關主題域的數據集市並對其進行聯機分析處理。構建數據倉庫模型一般採用以下幾種：
2.1.1 星型模型：凱指星型模型是最常用的數據倉庫設計結構的實現模式。使數據倉庫形成了一個集成系統，為用戶提供分析服務對象。該模型的核心是事實表，圍繞事實表的是維度表。通過事實表將各種不同的維度表連接起來，各個維度表都連接到中央事實表。[page] 2.1.2 星系模型（也稱雪花模型）：雪花模型對星型模型的維度表進一步標准化，對星型模型中的維度表進行了規范化處理。同時也是對星型模型的擴展，每一個維巧升度都可以向外連接到多個詳細類別表。在實際應用中，用戶的需求多種多樣，數據來源可能為多個事實表，故可採用多個事實表共存，之間通過公用的維表相關聯的星系模型，也稱為事實星座。
2.1.3 原子級數據模型和匯總級數據模型並存：堅持原子級數據模型和匯總級數據模型並存，而且要盡可能地細化原子級數據。
2.1.4 設立代理鍵：代理鍵是維表中一些沒有業務含義的欄位，只是一個由數據倉庫載入程序時建立的數字。
2.2 空間數據倉庫構建方法。隨著GIS（地理信息系統）在各行業的廣泛應用，最初面向事務處理為主的空間資料庫信息系統已不能滿足需要，信息系統開始從管理轉向決策處理，空間數據倉庫就是為滿足這種新的需求而提出的空間信息集成系統。尤其是地理信息決策支持系統中，空間數據倉庫系統顯得尤為重要。
空間數據倉庫具有普通數據倉庫的普遍特徵，但其本身有一些特殊性。並且空間數據倉也並不是空間資料庫的簡單集合。與空間資料庫比，空間數據倉除支持資料庫外，還支持數據文件、文本文件、應用程序等眾多數據源；另外空間數據倉庫中的數據有時間數據、空間數據、屬性數據及異構數據等多種數據；其次空間數據倉庫中還包括了數據處理規則、演算法等；再次空間數據倉庫的數據是對原始數據進行加工、處理、集成等轉換，是對數據的增值和統一；空間資料庫還引入了時間縱的概念，它是以時間為基準來管理數據，可以截取不同時間尺度上的信息，從瞬態到區段時間直到全體，空間數據倉庫是依賴於時間維的數據結構，它可以根據不同的需要劃分不同的時間粒度等級，以便進行各種復雜的趨勢分析。當然，不言而喻，它還包含了空間維的方位數據。正因為空間數據倉庫與普通數據倉庫的不同，並且它以空間數據倉庫完全不是相同的概念，一般空間數據倉庫以如下體系結構分為四大功能模塊，分別是源數據、數據變換工具、空間數據倉庫、客戶端分析工具。源數據它不僅指那些常見的空間資料庫，還包括文件、網頁、知識庫、遺留系統等各種數據源。數據變換工具與具有普通數據倉庫數據變換相同的提取轉換功能，但它還包括了特有的空間變換等。空間數據倉庫以立體、多維的方式來組織和顯示數據。但最基本的空間維和時間維是其反映客觀世界動態變化的基礎，空間數據倉庫技術最關鍵要點也就是時間維和空間維數據組織方式。目前空間數據倉庫已成為國、內外GIS（地理信息系統）研究的熱點並取得了較大進展。要把空間信息融合進企業現有的數據倉庫中，在原有系統不作較大改動的前提下，一般採用三種模式構建企業空間數據倉庫：（1）把空間信息作為多維模型中的空間維引入；（2）把空間信息作為研究主題引入；（3）在維和度量中都包含空間信息。因此，計算並存儲所有空間度量是不現實的。一般使用空間索引樹（如R-tree）在最細空間粒度上構建分組層次，作為空間維的分層，每個空間維需要建立一棵空間索引樹。
3、結束語
總之，數據倉庫構建是數據倉庫技術的關鍵，數據倉庫技術是一項基於數據管理和利用的綜合性技術和解決方案，尤其是現在空間數據倉庫在GIS 中的廣泛應用，它成為資料庫市場的新一輪增長點，同時也成為下一代信息系統的重要組成部分。

『伍』 如何搭建公司內部的數據平台

公司的內部數據平台，主要作用是提供給公司內部所有部門人員使用，使公司內部的所有業務能夠通過數據來驅動和決策。簡單點講就是通過數據平台來驅動公司內部的數據化運營。
設計一款好用的數據產品：
1.數據產品經理本身就是一個合格的數據分析師，所以數據產品經理需要深刻的了解業務，需要知道業務部門想要看什麼數據，這些數據現在是否能夠獲取到，業務方通過這些數據分析，是如何推進和改善業務的。
2.數據產品要根據使用方的特點設計出符合使用方需要的內容，產品要有層級和結構，如果設計的一張數據報表既要滿足管理層又要滿足一線業務人員的需要，那麼這樣的數據產品很大可能是體驗比較差的，因為老闆和一線人員看數據的視角不一樣，老闆們一般是把握業務的大方向，主要看一些關鍵性的指標，並希望知道這些關鍵指標出問題後背後的原因是什麼。所以給老闆設計的報表需要結構簡單易懂，並能夠基於這些關鍵指標的異常給予問題定位。一線人員主要是偏執行層面，他們看數據的粒度一般都很細。
3.數據產品一定要注意數據質量、規范、統一，因為公司的數據平台是面向所有部門的，怎麼保證公司的所有部門人員對於數據的理解是一致的，這點特別難，首先公司的各個生產系統就是千差萬別，由於各種客觀因素，導致生產系統的數據質量和結構也會千差萬別，這樣數據倉庫的數據建設就顯得尤為重要，數據平台的數據質量依賴於數據倉庫底層的數據模型，所以一個好的數據倉庫很大程度上決定了數據平台的數據質量

下面就從實戰的角度來加以闡述，A公司是一家電商公司，那麼A公司的各個部門需要看哪些數據？他們平常看數據的場景主要是哪些呢？首先應該知道這些部門的KPI是什麼，如果對負責支持的部門的KPI都不了解，怎麼能設計出來好的數據報表。例如采購部門的kpi基本就是銷售額用戶數銷售毛利采購成本，運營部門的kpi就是用戶復購用戶流失轉化率，市場部門的kpi就是流量、新客。
那麼知道各個部門的核心KPI後，主要從使用場景入手，拿采購部門來說，是怎麼樣看數據：
每日：
早上9：00來到公司，希望知道昨天我負責的業務這塊做的怎麼樣了，這個時候應該設計一張基礎數據報表，這張數據報表應該具有以下內容：
1. 能夠查看昨天的數據，而且能夠選擇時間段，這樣如果昨天的數據有問題，希望拉取過去一段時間的數據，看看業務趨勢上是不是出了問題。
2. 指標越豐富越好，如果交易額下降了，需要看看訂單數是不是下降了，如果訂單數沒下降了，那不是單均價出了什麼問題，發現單均價降低了，那我要看看是商品結構的原因還是因為活動門檻調整導致的？
3. 數據粒度要越細越好，比如數據粒度可以從全國下鑽到省份，從省份下鑽到城市，這樣交易額下降了我就能知道是哪個省哪個城市出了問題，這樣就能針對性的解決。
早上10：00-下午18：00，業績高峰來臨，這個時候需要提一張實時監控的數據報表，通過實時監控，能夠盡早的發現業務的一些異常情況，這樣就能夠幫助業務人員盡快的做出調整。
每周一或者月初：
部門內有周會/月會，老闆可能會過工作業績，所以我准備准備。
首先看下上周的績效情況，這個時候需要一張關於績效的報表數據，通過這張績效報表：
能夠知道我做的績效完成的怎麼樣，排名是提升了還是下降了，了解哪些人排名高
其次對於上周出現的業務問題，通過一些分析報表定位和發現問題，比如發現用戶的復購率下降了，是因為老用戶的復購降低了還是最近新客的質量降低。
如果發現是老用戶的復購降低了，那要進一步分析，是因為競爭對手產品活動力度大，還是因為商品的曝光不夠亦或是產品本身對於用戶失去了吸引力，這樣就能夠及時做出調整，如果是競爭對手產品活動力度大，那需要重點關注競爭對手的情況及時調整產品營銷活動力度如果是商品的曝光度不夠，可以從以下幾個層面入手優化：
1. 優化商品的主標題和副標題，增加用戶的搜索觸達率。
2. 站內廣告位多多增加產品的曝光或是和其他的品類商品做聯合促銷。
3.優化商品的導購屬性信息，幫助用戶跟精準的觸達。如果是產品本身的問題那可能就需要引進新品（例如從國產到進口、從低端到高端）。