数据仓库五层架构
2021-10-08 15:50:53 3 举报数据仓库五层架构功能图
作者其他创作
大纲/内容
数据ETL过程描述
从DW层的数据进行粗粒度聚合汇总：按业务需求对事实进行拉宽形成宽表
ST层
前端报表展现，主题分析，KPI
为EDW提供个主题业务明细数据
数据挖掘，自定义查询，应用集市
为其他逻辑层提供数据，为统一数据视图子系统提供数据实时查询
服务领域
根据ODS增量数据进行merge生成全量数据，不做清洗转换，保留原始全量数据
DWD层
DW层
数据来自ODS层，是DW明细实时层，数据模型与ODS一致
DM层
数据来自DW层，采用维度建模，星型架构
通过接入业务平台数据源、采集数据源、业务统计数据源，装载到ODS层，不做清洗转换
为EDW提供各种统计汇总数据
ODS层
从DW层的数据进行粗粒度聚合汇总：如按年、月、季、天对一些维度进行聚合生成业务需要的事实数据
数据准备区，数据来源是各业务系统的源数据，物理模型和业务系统模型一致
数据来自DWD层，是DW实时层，采用维度建模，星型架构，这一层可分为：1.DWB（低粒度汇总加工数据）2. DWS层（高粒度汇总数据）
数据来源及建模方式
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