数据建模方法
2021-08-05 11:46:14 1 举报AI智能生成
数据建模方法，3层数据分层建模
作者其他创作
大纲/内容
ODS层（Operational Data Store，数据运营层）
数据准备，将源系统数据采集、导入到数据仓库中进行数据准备
该层的数据表结构通常与源系统的数据完全一致
是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层
DW层（Data Warehouse，数据仓库层）
DWD层（Data Warehouse Detail，数据明细层）
在数据明细层，数据要完成清洗、转换、加载的步骤（ETL）
形成覆盖全系统、完整、干净，具有一致性、高质量可信的数据层
DWM层（Data WareHouse Middle，数据中间层）
轻度汇总层数据仓库中DWD层和DM层之间的一个过渡层次
是对DWD层的生产数据进行轻度综合和汇总统计
汇总统计：可以把复杂的清洗，处理包含，如根据PV日志生成的会话数据
DWS层（Data WareHouse Servce，数据服务层）
数据服务层，也叫“轻度汇总层”，基于DWD上的基础数据
整合汇总成分析某一主题域的服务数据，一般为宽表
DM层（Data Market，数据集市层或宽表）
面向特定主题，针对某一业务领域建立模型
在DM层完成报表和指标的统计，DM层已经不包括明细数据
是粗粒度的数据汇总
0 条评论
下一页
