Warehouse

银行的数据仓库往往汇聚了银行主要系统的客户、业务、财务等数据，为银行的日常运营分析、市场营销、风险控制、财务分析、内部审计、监管报送提供数据支持和服务。 银行的数字化实践必须建设好数仓体系。 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库之父比尔在著作《B uilding the Data Warehouse 》中提出数据仓库的特征： 面向主题的 集成的 保留历史的 面向决策支持的 面向全企业的 最明细的数据存储 数据快照式的数据获取 数据集市和数据中台，是与数据仓库有关的两个概念。 数据集市是数据仓库的一个子集，用于从数据仓库获取相关的数据加工后提供给用户。数据集市通常面向特定的业务或者团队，如市场部门有对应的营销数据集市，运营部门有运营数据集市。 银行的数据集市包括财务、营销、风险集市等。这些集市为对应的数据系统提供数据加工，此外也为各业务部门数据分析人员提供分析集市，在数据仓库提供相关数据后，由业务人员自行进行数据探索分析。通常我们认为，银行的数据仓库体系一般包括了数据集市，数据集市其实是作为数据仓库体系的一部分。 另一个概念则是数据中台。 如今数据应用到业务场景里的需求大幅增加，需要和应用系统打通，并把数据应用于业务分析。这也要求数据仓库有数据中台的概念。但由于原来数据仓库的架构都打得很坚实，因此倘若想调整架构去支撑业务

ODS（Operational Data Store）——操作性数据 DW（Data Warehouse）——数据仓库 DM（DataMart）——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构，各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中，对ODS数据进行面向主题域建模形成DW（数据仓库），DM是针对某一个业务领域建立模型，具体用户（决策层）查看DM生成的报表。 2.数据仓库的ODS、DW和DM概念 ods、dw、dm区分 3.ODS、DW、DM协作层次图 协作层次 4.通过一个简单例子看这几层的协作关系 例子 5.ODS到DW的集成示例 集成例子 为什么要分层 1、空间换时间 。通过建设多层次的数据模型供用户使用，避免用户直接使用操作型数据，可以更高效的访问数据。 2、把复杂问题简单化 。讲一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。 3、便于处理业务的变化 。随着业务的变化，只需要调整底层的数据，对应用层对业务的调整零感知. 转自：https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 https://www.cnblogs.com/benchen/p/6010265.html 来源：

http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51013474 根据自己的理解与实际项目经验，说说ODS与EDW的异同。如果有不对的地方，欢迎大家批评指正。 维基百科对于ODS的定义为”An operational data store (or “ODS”) is a database designed to integrate data from multiple sources for additional operations on the data. Unlike a master data store, the data is not passed back to operational systems. It may be passed for further operations and to the data warehouse for reporting.” 翻译过来”ODS是一种数据架构或数据库设计的概念，出现原因是来自于当需要集成来自多个系统的数据，结果又要给一或多个系统使用时。” ODS全称为Operational Data Store，按照字面意思理解为操作型数据存储, 是“面向主题的、集成的、可变的、反映当前数据值的和详细的数据的集合，用来满足企业综合的、集成的以及操作型的处理需求”(Bill

接着上一篇 文章 介绍了数据仓库的发展历史和基本概念，本文将着重介绍数据仓库的主流建模方式——维度建模。 01 业务分析与维度建模 常见的业务分析过程，包含对分析对象的定性分析和定量分析。维度建模在确定一个主题后，会将数据存储在事实表和维度表。对比下这两个分类，非常巧合的，在维度模型里面维度表存放的是分析 主题的属性 ，对应于 定性分析 ；而事实表中存放的是属性组合下的 数量度量 ，对应于 定量分析 。 以分析销售主题为例，对于销售可量化的数据如销售金额、销售数量等可以量化的数据是存在事情表中。对销售有影响的属性如，地区、产品、时间等。 同时，每个主要的影响因子维度下，存在多种不同的粒度，比如地区可以按照省、市、区进行划分；时间可以按照季度、月度甚至节假日等进行划分。在分析业务时，可以使用鱼骨图将这些因子罗列起来。下图为使用鱼骨图做的销售主题的归因或者相关分析。 02 事实表和维度表 上文中已经提到事实表中存放定量数据，按照Kimball在《The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition》的定义：在维度模型中，事实表存放业务事件的测度(perfromance measurement)结果。事件的测试，对于销售事件来说，常规的如金额、商品件数等。在维度模型下，获取的测度值需要在各个维度的最小粒度下获取。例如在产品维度上

大家好，我是朱小五 本文我主要带大家梳理5个数据相关的岗位，分别是： 一、数据分析（数据挖掘和商业分析） 二、数据产品 三、数据开发 四、数据运营 引言 最近几年，大数据成为互联网最火的领域之一，现在似乎所有的岗位不和数据挂点钩，就显得没那么有前（钱）途。但是大家清楚到底有哪些岗位和数据相关么？如何在这个大势中把握住机会呢？ 一般来说，提到大数据想到的就是机器学习、数据挖掘这些，当然除此之外，还有商业分析、数据产品、数据开发和数据运营。 等等，为什么我经常听到的数据分析没有在这里面？？？ 是的，我在这里特意没有提数据分析这个词，因为它太抽象了，以至于很多人都没有弄清楚到底是怎么回事。数据挖掘是分析数据，商业分析也是分析数据，数据运营也需要分析数据。 所以准确来说，其实是不存数据分析这个岗位的！它是对很多岗位的统称，一般泛指数据挖掘和商业分析。 读到这里，肯定很多人一肚子问题： 1、你说的商业分析是什么？听起来好高大上。 2、你说没有数据分析这个岗位，为啥我在招聘网站上经常看到招数据分析师？ 3、 我是做数据分析的，为什么工作内容没什么模型，天天写SQL？ …… 别急，让我慢慢带你梳理清楚。 数据挖掘和商业分析 首先，从我们经常听到的数据分析开始，前面也说到，它主要是指数据挖掘和商业分析。那怎么理解这两个岗位呢： 1、数据挖掘是从算法维度理解数据。 2、商业分析是从业务维度理解数据。

　　ETL构建企业级数据仓库 五步法 　　在数据仓库构建中，ETL贯穿于项目始终，它是整个数据仓库的生命线，包括了从数据清洗，整合，到转换，加载等的各个过程，如果说数据仓库是一座大 厦，那 么ETL就是大厦的根基，ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现。所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用，必须摆到十分重要的位 置。 一、什么是ETL 　　ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程（图一：pic1.jpg）。 二、数据仓库的架构 　　数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的，集成的，数据仓库是面向主题的，是以 OLAP系统为分析目的。它包括星型架构（图二：pic2.jpg）与雪花型架构（图三：pic3.jpg），其中星型架构中间为事实表，四周为维度表， 类似星星；雪花型架构中间为事实表，两边的维度表可以再有其关联子表，而在星型中只允许一张表作为维度表与事实表关联，雪花型一维度可以有多张表

提示：查看学习SQL主要通过官网 输入hive.apache.org进入hive的官网。 点击Hive Wiki 进入一个界面选择DDL或者DML选择你需要的进行语法查询 一）、DDL:CREATE/DROP/ALTER/MSCK/SHOW/DESCRIBE CREATE (DATABASE|SCHEMA 2选一 ) [IF NOT EXISTS 可有可无 ] database_name（ 必须存在 ） [COMMENT database_comment] [LOCATION hdfs_path] ） [WITH DBPROPERTIES (property_name=property_value, ...)]; 1.CREATE DATABASE hive; 创建一个database 名字叫hive 提问：hive这个库建立起来以后存在于哪里？如何查看？ 答：desc database hive; 查看hive的默认目录 hdfs://hadoop001:9000/user/hive/warehouse/hive.db hdfs://hadoop001:9000: HDFS目录 /user/hive/warehouse/ ：默认的hive存储在HDFS上的目录 hive.metastore.warehouse.dir hive的元数据metastorede

1.数据仓库概要 1.1.数据仓库起因 在建设数据仓库之前，数据散落在企业各部门应用的数据存储中，它们之间有着复杂的业务连接关系，从整体上看就如一张巨大的蜘蛛网：结构上错综复杂，却又四通八达。在企业级数据应用上单一业务使用方便，且灵活多变；但涉及到跨业务、多部门联合应用就会存在：①数据来源多样化，管理决策数据过于分散；②数据缺乏标准，难以整合；③数据口径不统一，可信度低；④缺乏数据管控体系，数据质量难以保证。如下图： 如果企业在数据建设方面没有一个整体的规划，而采取自然演化的方式，那么在未来数据应用的过程中，将不得不面对以下问题： 数据缺乏可信性：缺乏统一的维度；数据算法上存在差异；抽取的多层次；外部数据问题；无起始的公共数据源； 生产率低：需要根据全部数据生成企业报表；定位数据需要浏览大量文件；抽取程序很多，并且每个都是定制的，不得不克服很多技术上的障碍。 数据转化为信息的不可行性：数据没有集成化；缺乏将数据转化为信息所需的历史数据。 基于以上这些的问题，就产生了建立企业级数据仓库的必要性。 1.2.数据仓库发展 数据仓库的萌芽阶段：MIT（麻省理工学院）在20世纪70年代进行了大量研究，经过一系列测试论证，最终提出将业务系统和分析系统分开，将业务处理和分析处理分成不同的层次。也就是如下结论：分析系统和业务系统，只能采用完全不同的架构和设计方法分别处理。 数据仓库的原理

一 概念 数据仓库，英文名称为 Data Warehouse ，可简写为 DW 或 DWH 。数据仓库，是为 企业 所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略 集合 。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。 二 特点 1 、数据仓库是面向主题的 ： 操作型数据库的数据组织面向 事务处理 任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 2 、数据仓库是集成的 ： 数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与集成，统一与综合之后才能进入数据仓库； 数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库 数据抽取 、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。 数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点 ( 如开始应用数据仓库的时点 ) 到当前的各个阶段的信息

记者 | Aholiab 责编 | 刘静 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 11月4日，一年一度的微软IT大会Ignite在美国奥兰多举行，来自全球的2.6万名IT从业者、开发者、数据专家出席会议。在本次会议中，微软发布了多项最新的技术、产品、服务与解决方案，涵盖从Azure到经典的办公服务等多个领域。CSDN记者应邀出席了本次大会，并从现场发回了最新报道。 作为专业的技术社区，本篇文章除了向大家介绍微软本次发布的重要服务和产品之外，也特别为国内的开发者整理了新发布的开发工具。接下来就让我们一起来看看本次Ignite大会的那些亮点吧~ 美国东部时间11月4日~8日，一年一度的微软IT大会Ignite在美国奥兰多举行。作为微软最重要的技术会议之一，每年微软都会在Iginite大会上宣布一系列的产品及服务的升级，也会发布一些新的技术解决方案。今年也是如此。 萨提亚： 让所有公司都成为软件技术公司 在万众瞩目中，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）以「技术密集度」（Tech Intensity）为主题的演讲拉开了大会的序幕，并以一种「行为艺术」的方式来阐释选择这个主题的原因。 微软CEO萨提亚·纳德拉 在过去的110天里，一个临时组成的开发团队在奥兰多环球影城实现了一个新的展厅。利用Azure Kinect的AI传感器所提供的计算机视觉能力和语音模型，萨提亚