终于有人把数据仓库讲明白了

简介: 数据仓库不是大号数据库,更不是BI附属品。它通过整合多源数据、统一标准,让数据更易查、易用,真正服务于业务分析与决策。本文带你厘清数据仓库的本质、架构与搭建步骤,避开常见误区,实现数据价值最大化。

搞数据仓库,你是不是也踩过这些坑?

把它当成大号数据库使劲塞数据,或者干脆当成BI的附属品。

结果呢?

投入不小,用起来却费劲,数据还是散乱一地,分析决策照样难!

数据仓库到底是什么?它真正的价值在哪?

今天,我们就来一次说清楚,抛开复杂的术语,带你真正搞懂数据仓库是什么以及如何搭建。

一、数据仓库是什么

其实很多企业做数据仓库的时候,都忽略了数仓和BI、数据库的区别。

不少人就​盯着底层数据折腾,不去做数据服务和应用​。说白了,这就是把数据仓库搞狭义了。

实际上,数据仓库既不是BI的附属,也不是数据库的简单升级。

你可以这么想:

  • 公司里的各种数据就像一堆零散的文件,
  • 数据库就是装这些文件的柜子,
  • 不管文件是啥内容、怎么放的,都往里面塞。

听着是不是很熟?很多公司的数据库就是这么用的。

但问题来了​:

文件多了、种类杂了,想找某个文件,还得一个个柜子翻,这效率太低了,成本也高。

​这时候就需要:​一个档案室,给每个柜子编号、把文件归类分组,这样找起来就快多了。

这个档案室,就是数据仓库。它的核心不是存数据,而是让数据变得好查、好用。

但​企业的数据来源往往不止一个数据库​,所以​需要数据仓库去抓取多个数据源的数据​。这个抓取、整理、存进去的过程,就是大家常说的​ETL​(extract, transform, load)。这么理解企业的数据架构,是不是就清楚多了?

所以说到底,数据仓库的本质,就是:

  • 整合多个数据源的历史数据,
  • 做细粒度、多维度的分析,
  • 帮高层管理者或者业务分析人员做商业决策、出业务报表。

二、数据仓库的架构

简单来说,数据仓库的架构分四个层次:

1.ODS层

存原始数据的地方,​直接加载原始日志、数据​,不做任何处理。

2.DWD层

结构和数据颗粒度跟原始表保持一致,主要是​对ODS层的数据做清洗​,比如去掉重复的、纠正错误的。

3.DWS层

以DWD层为基础,​做轻度汇总​。比如把每天的数据按周汇总一下,方便后续分析。

4.ADS层

专门给各种统计报表​提供数据​,报表需要什么数据,这儿就准备什么数据。

数仓搭建过程中,数据编排能力很重要。

简单来说,就是:

  • 要有多样化的算子和任务调度方式
  • 能处理各种不同类型的数据
  • 在标准化要求下,得根据各系统原始的指标定义,形成统一的数据处理逻辑。

这里有个关键点要注意:

数据仓库架构里,

各个系统的元数据会通过ETL同步到操作性数据仓库ODS里,然后对ODS层的数据按主题域建模,形成​DW​(也就是​数据仓库的主体​)。

​DM(数据集市)​是针对某一个业务领域建的模型,最后决策层看的报表,就是从DM里生成的。

也就是说,我们平时看到的数据报表,不是直接从最底层数据里抽出来的。

举个例子:

你访问数据仓库的时候,就像让图书管理员帮你找资料,管理员不会让你自己进仓库翻,而是根据你的需求,从整理好的区域拿给你。

而​怎么让这个“找资料”的过程更高效​,就是数据仓库建设里很重要的工作——​数据建模​,包括数据怎么存、逻辑上怎么组织、核心概念怎么定义等等。

问题来了:

不同分厂用的信息系统可能是不同厂商的,这就导致数据仓库里的​数据来源特别杂​:

  • 有前端系统的(比如供应商系统、招标系统)
  • 有MES系统的(每个分厂的MES可能还不一样)
  • 还有业务系统的(像CRM、OA、SAP这些,不同分厂用的版本、格式可能都有差异)。

于是,​数据结构、标准、流程流转方式都不一样​。这就导致数据根本没法统一管理,参考价值就没了,等于白忙活一场。你是不是也遇到过这种情况?

这种时候,通常的解决办法就是:​实现数据中心化、逻辑统一化​。

具体来说:

就是从众多跨地域的业务系统里,

  • 通过实时同步增量数据的方式,把分散的数据汇总到统一的数据中心,
  • 从业务数据库里原封不动地把表取出来,
  • 形成数据仓库的ODS层,给后面的加工处理当原材料。

三、数据仓库怎么搭建

看到这里,可能有小伙伴好奇,数仓到底该怎么搭建呢?

搭建数据仓库不是拍脑袋就能成的,得​一步一步来,每个环节都得考虑清楚​。

我用过来人的经验告诉你​,千万别上来就闷头建表、导数据,先把前期准备做扎实了​,后面能少走很多弯路。

第一步:明确业务目标和需求

这是最开始,也是最关键的一步。

你得搞清楚:公司建这个数仓是为了啥?

  • 是给领导看经营报表,
  • 还是帮业务部门分析用户行为,
  • 还是为了监控业务流程里的问题?

很多人跳过这一步,最后建出来的数仓跟业务脱节,没人用,那不就白搭了吗?

具体要做的就是:

  • 跟业务部门、决策层多聊,把他们的需求一条条列出来。
  • 确定营收、用户数、转化率这些核心指标,它们会直接影响后面的数据模型设计。
  • 明确数据的时间范围,历史数据的多少,会影响存储和计算的方案。

需求不明确,后面的架构设计、数据处理都会跑偏。

第二步:梳理数据源

知道了要做什么,接下来就得看看数据从哪来。

公司里的数据一般都分散在各个地方:

  • 业务系统​:比如ERP(财务数据)、CRM(客户数据)、OA(办公数据)。
  • 数据库​:MySQL、Oracle这些,里面存着交易记录、用户信息之类的。
  • 日志文件​:比如网站的访问日志、APP的操作日志,里面有用户的行为数据。
  • 第三方数据​:比如从合作方那拿的行业数据,或者买的用户画像数据。

梳理的时候,要记下来:

  • 每个​数据源的格式​:是表结构数据,还是JSON、CSV这种文件
  • 更新频率​:是实时更新,还是每天更新一次
  • 数据量大小​:是大批量数据还是少量数据
  • 数据的质量​:有没有缺失值、重复值,字段定义是不是清晰

这些信息后面做ETL的时候都得用到。数据源梳理得越细越好,别漏了哪个系统,不然后面分析的时候发现少了关键数据,再回头补就麻烦了。

第三步:设计数据仓库架构

前面说过数仓架构分ODS、DWD、DWS、ADS这几层,由于篇幅限制,这里按ODS、DW、DM简单讲一下各层的编排逻辑:

  • ODS层​:数据存储一般会跟着来源业务系统的分类走,原来系统里怎么分类,这儿就怎么存,数据模型完全不变,原样保留。
  • DW层​:这是数据仓库的主体。会把ODS层的数据按主题建各种模型,比如销售主题、用户主题,让数据围绕业务主题组织起来。
  • DM层​:也就是数据集市或宽表。这一层是面向最终应用的,一般根据前端报表、业务包的需求来设计。所以DM层的表不用考虑复用,一张表就对应一个报表的需求,这样用起来最直接。

结语

说白了,​建数据仓库不是追求技术高大上,而是要实实在在地解决问题​。

它能帮你:

  • 把散落在各处的数据汇集起来,清洗干净、整理有序
  • 让数据好查、好用
  • 真正服务于业务分析和决策

搭建数仓是个循序渐进的过程,别想着一步到位。

​可以先从最急迫的业务需求入手,​比如先实现几个关键报表,一步步搭建(ODS->DWD->DWS->ADS),跑通流程,再慢慢扩展。

一个贴合业务、能快速响应的数据仓库,才是企业用好数据资产、帮助业务增长的关键一步。

现在,你对数据仓库的定位和价值,是不是更清晰了?

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