《数据仓库建模》课件

数据仓库建模课程大纲课程介绍数据仓库建模实践案例实战演练介绍数据仓库的概念、作讲解维度模型、事实表、通过真实案例，展示数据提供数据仓库建模的实际用和发展趋势维度表、星型模型、雪花仓库建模的应用和方法操作指导和案例演练模型等数据仓库建模的关键概念什么是数据仓库数据中心分析与决策数据整合数据仓库是一个集中式的存储库，用于数据仓库的目的是提供一个平台，用于数据仓库从不同的业务系统中收集数据存储来自多个来源的结构化和非结构化分析和理解历史数据，支持业务决策和，并将其整合到一个统一的视图中，以数据战略规划便于进行全面分析数据仓库的特点面向主题集成数据仓库以业务主题为中心组数据仓库整合来自多个数据源织数据，例如客户、产品、销的数据，形成统一的视图售等非易失性时变性数据仓库中的数据一旦写入，数据仓库存储历史数据，记录就不会被修改或删除，保证数数据的变化趋势，方便进行历据的一致性史分析数据仓库的作用商业智能市场洞察数据仓库为商业智能分析提数据仓库帮助理解市场趋势供数据基础，支持决策制定，识别潜在客户，提升营销和业务优化效率风险管理数据仓库支持风险识别、评估和预警，提高企业应对风险能力数据仓库建模概述概念1数据仓库建模是将业务需求转化为数据模型的过程，目的是为数据分析和决策提供可靠的、可理解的、可扩展的数据结构目的2数据仓库建模的目的是构建一个能够有效存储、管理和分析数据的数据仓库步骤3数据仓库建模包括需求分析、模型设计、数据采集、数据质量控制等一系列步骤维度模型维度模型是数据仓库的核心，它以维度模型通常采用星型模型或雪花业务主题为中心，将数据组织成易模型，将事实表和维度表关联起来于理解和分析的形式，以便进行多维度的分析和查询事实表与维度表事实表维度表事实表是数据仓库的核心，存储着业务操作产生的原始数据维度表用于描述事实表的上下文信息，例如时间、地点、产，例如销售记录、产品信息、用户行为等事实表通常包含品、客户等维度表通常包含描述性的文本数据，用于将事大量记录，并以数字为主，用于分析和决策实数据与业务场景关联起来星型模型与雪花模型星型模型雪花模型简单高效，易于理解，易于维护，更灵活，更适合处理复杂的数据关适用于数据量较小的场景系，适用于数据量较大的场景维度建模的原则业务导向事实和维度分离12以业务需求为中心，从业务将数据分为事实表和维度表角度出发，构建数据模型，事实表存储业务数据，维度表存储描述信息规范化设计易于理解34遵循数据建模规范，确保数数据模型结构清晰，易于理据模型的一致性和可维护性解和维护，方便业务人员进行数据分析维度类型时间维度地理维度产品维度客户维度用于跟踪数据随时间推移的表示数据在空间上的分布，描述产品的属性，例如品牌用于记录客户信息，例如姓变化，例如日期、时间、季例如国家、城市、地区等、类别、型号等名、地址、年龄等度、年份等钻取维度与降级维度钻取维度降级维度从更概括的维度深入到更详细从更详细的维度回到更概括的的维度例如从地区维度钻取维度例如从街道维度降级到,,到城市维度从城市维度再钻城市维度从城市维度再降级,,取到街道维度到地区维度事实表的度量指标销售额销售数量反映产品或服务的销售收入情况记录销售产品的数量或服务的次数成本反映产品或服务的生产或提供成本业务处理方式批处理流处理混合处理定期处理大量数据，适合数据量大、时实时处理数据流，适合需要即时响应和结合批处理和流处理的优点，根据业务间敏感性要求不高的场景分析的场景，例如监控、欺诈检测等需求选择合适的处理方式分区维度与非分区维度分区维度非分区维度分区维度是指可以根据某个特定属性进行分组的维度，例如非分区维度是指不能根据某个特定属性进行分组的维度，例时间维度可以根据年、季度、月、日进行分组如性别、年龄、职业等正交性与非正交性正交性非正交性12维度之间相互独立，不会产维度之间存在相互关联或交生重叠或交叉关系例如，叉关系例如，产品维度和时间维度和产品维度之间相类别维度之间存在关联，因互独立为产品属于特定类别数据建模工具数据建模工具常用工具数据建模工具可以帮助用户创一些常用的数据建模工具包括建数据仓库模型并自动化许,Erwin,PowerDesigner,多建模步骤等DataGrip功能它们提供诸如数据建模实体关系图绘制数据转换和数据质量控制,,等功能数仓建模的七步法数据仓库建模1需求分析2维度设计3事实表设计4模型选择5数据仓库建模的七步法，是一个标准化的流程，可以确保数仓设计和构建的质量和效率首先，需要明确需求分析，确定数据仓库的目标、范围和应用场景其次，进行维度设计，将业务数据分解成不同的维度，以便进行多维分析然后，进行事实表设计，将核心业务数据存储在事实表中，并定义度量指标接下来，根据实际情况选择合适的模型，如星型模型或雪花模型最后，进行数据采集、转换和加载，并将数据质量控制纳入流程，确保数据质量和准确性需求分析与建模设计理解业务需求深入了解业务目标、数据来源、数据使用场景等数据模型设计设计符合业务逻辑的数据模型，包括维度表和事实表的设计数据质量评估评估数据质量，制定数据清洗和转换规则维度及属性设计定义维度1识别与业务相关的关键维度设计属性2确定每个维度的详细属性数据类型3选择合适的属性数据类型事实表及度量指标设计选择合适的度量指标1根据业务需求选择关键指标，例如销售额、点击量、访问次数等，以反映业务目标设计事实表结构2事实表包含维度键和度量指标，用于存储数据仓库中的核心数据定义指标类型3指标类型包括数值型、分类型、时间型等，根据数据类型选择合适的指标类型星型模型与雪花模型的选择星型模型雪花模型简单易懂，查询效率高，是常用的维度模型更灵活，可以更好地表示复杂关系，但查询效率可能较低数据采集与抽取转换加载数据源从各种来源收集数据，如数据库、日志文件、、传感器等API数据抽取将数据从源系统提取到数据仓库环境数据转换将数据从源格式转换为数据仓库目标格式，进行数据清洗和标准化数据加载将转换后的数据加载到数据仓库的各个表中数据质量控制数据验证数据清洗数据监控确保数据完整性和一致性，检查数据格清理错误、重复、缺失或不一致的数据持续跟踪数据质量指标，识别异常情况式、范围、唯一性和完整性等，提高数据质量并采取措施维护数据质量数据建模案例分析数据建模案例分析是数据仓库建模学习的重要环节，通过分析真实案例，可以加深对理论知识的理解和应用能力，并掌握实际数据建模的步骤和方法例如，电商网站的订单数据，可以构建维度模型，分析用户购买行为、商品销量、促销效果等数据建模实战演练通过实际案例，带领学员进行数据仓库建模的实践操作，包括需求分析、维度建模、数据清洗、、数据质量控制等ETL环节学员将通过实际操作，掌握数据仓库建模的流程和技巧，并能独立完成数据仓库建模项目数据仓库建模技巧与方法论最佳实践工具与技术数据质量遵循数据仓库建模最佳实践，例如使用数据仓库建模工具和技术，例确保数据质量是数据仓库建模的关维度建模、星型模型、雪花模型等如工具、数据建模工具等，可键，需要制定数据质量标准，并进ETL，可以提高数据质量和分析效率以简化建模过程，提高工作效率行数据清洗和验证数据仓库建模未来发展趋势云原生数据仓库人工智能与机器学习12云计算的普及推动数据仓库技术将应用于数据仓AI/ML向云端迁移，提供更灵活、库，实现自动建模、数据质可扩展的解决方案量分析等数据湖与数据仓库融合数据隐私与安全34数据湖提供存储和处理各种数据隐私保护和安全将是数类型数据的平台，与数据仓据仓库建模的重要关注点库融合将成为趋势本课程总结与展望数据分析业务理解掌握数据仓库建模技巧，能够更好深刻理解业务需求，才能构建符合地进行数据分析和决策业务逻辑的数据仓库模型技术发展持续关注数据仓库技术发展趋势，不断学习和提升。