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开始之前给大家分享一份《数据仓库建设解决方案》，包含了数仓的技术架构、数仓建设关键动作、数仓载体/工具、配置参考、大数据场景支撑案例等内容。感兴趣的小伙伴，点击链接下载完整PDF！数据仓库建设解决方案 - 帆软数字化资料中心
什么是数据仓库？
按照传统定义，数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的，并反映历史变化的数据集合，它主要用于支撑管理人员的决策过程。
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面向主题：意味着数据仓库是围绕企业的具体业务需求进行构建的，旨在提升管理效率；
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集成：则是指它能够将来自不同平台的数据进行汇总，打破数据孤岛，同时在整合过程中实现数据治理和编码的标准化；
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相对稳定：强调的是数据仓库不会直接连接到业务系统，而是通过从业务系统中提取数据来工作，以避免对业务系统性能造成影响；
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反映历史变化：则指的是数据仓库能够存储并反映业务系统的历史数据，为未来的大数据挖掘与分析提供重要依据。
数仓，即数据仓库，是企业决策支持体系中的核心组成部分。它从管理需求出发，整合各业务系统的数据资源，通过数据处理工具生成数据仓库，并应用于企业的各个业务领域。数据仓库的运用主要聚焦于优化企业的业务流程、监控时间、成本、质量等关键指标，从而助力企业实现更高效、更精准的管理决策。
在数仓搭建过程中，其优势主要体现在性能、成本、效率和质量四个方面。
首先，数据仓库能够显著提升数据处理效率，降低数据处理成本；其次，通过减少不必要的计算，提高业务系统的运行效率；最后，在质量方面，数据仓库能够统一数据口径与标准，促进部门间的数据共享与协作。
以实际案例为例，若企业未建立数据仓库，当业务系统升级或业务发生转变时，可能需要同时调整多个业务系统和数据分析模型，工作量巨大且易出错。而有了数据仓库的支持，企业只需修改数据仓库的取数模式，即可实现新旧版本数据分析模型的兼容，从而大大减少前端开发的重复工作。
在数仓搭建过程中，需要从需求、技术和数据路径三个角度进行综合考虑。
如何进行数仓搭建
首先，要明确企业的实际需求，确保数仓建设符合企业战略目标和业务需求。其次，在技术路径上，要选择合适的选型产品和技术架构，确保数仓的稳定性和可扩展性。最后，在数据路径上，要注重维度模型的设计和数据处理工程的设计，确保数据的准确性和高效性。同时，BI应用路径也是数仓建设中不可忽视的一环，它关系到数据仓库建成后如何有效应用于企业的实际业务中，是衡量数仓成功落地的重要标准。
那么，从这几个角度来考虑的话，在构建数据仓库的过程中，我们首先要做的是梳理业务，明确核心业务链路与数据表，并据此划分管理主题。接着，从这些主题中识别出对应的事实表、维度表，并进行指标的梳理、收集和建模。
值得一提的是，在建设数据仓库时，我们通常会采用一个分级的架构模型。尽管并非所有数据仓库都严格遵循同一分层标准，但大多数情况下，可以将其划分为ODS（Operational Data Store）层、DW（Data Warehouse）层和DM（Data Mart）层。
数仓案例架构
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ODS层：主要存储从不同系统获取的原始数据，相当于业务系统的数据映射与规范化处理。
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DW层：将来自各业务系统的数据进行整合，通过维度建模和业务逻辑处理，形成各种宽表。在汇总层的设计上，不同企业会根据自身情况进行不同的拆分和优化。
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DM层：也就是数据集市阶段，这里会基于之前定义的主题生成关键指标，并将这些指标数据直接应用于各种分析展示场景。同时，应用层还负责将处理好的数据共享给可视化报表、分析数据模型等应用。
在数仓实施的过程中，通常遵循调研、详细设计、实施、测试上线的步骤。在这个过程中，业务需求始终是推动项目前进的核心动力。我们在进行数据仓库调研时，必须优先考虑业务需求，因为数据仓库的本质就是为管理服务提供数据支持。同时，也需要关注数据标准的治理和相应的技术架构设计。
从功能角度来看，数据仓库在数据取数之后，主要服务于三个方面：数据服务、数据分析和数据指标。
数据服务包括提供AR分析、数据共享、数据模型构建以及统一数据采集等功能；数据分析则通过搭建不同的分析模型，深入挖掘各主题内容；而数据指标则通过数据仓库的搭建，在各部门间统一指标口径，实现指标的共享与实践。这三点共同构成了数据仓库建设的主要应用方向。
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