数仓建模分层理论
而统一数仓层是 按照业务易理解的角度或者是业务分析的角度 进行数据组织的，定义了一致的指标、维度，各业务板块、数据域都是按照统一的规范来建设，从而形成统一规范的 标准业务数据体系 ，它们通常都是基于Kimball的维度建模理论来构建的， 并通过一致性维度和数据总线来保证各个子主题的维度一致性。
数据仓库的分层结构：ODS层：接收原始数据。DWD层：提供数据清洗和初步数据质量保证。DWM层：进行轻度聚合。DWS层：生成面向业务主题的宽表。ADS层：提供最终用于数据展示和分析的数据。数据模型：ER模型：分为第第二和第三范式，旨在消除数据冗余，确保数据的一致性和完整性。
数据仓库设计中，模型分层至关重要。首先，理解数据的流向，从数据源经过ETL（抽取、洗净、加载）进入数据运营层ODS，这是原始数据的基础。ODS层需保留原始数据，便于追溯，但避免过度清洗，以便后续处理。在分层结构中，数据仓库层DW进一步细分为DWD（数据清洗层）、DWM（数据中间层）和DWS（数据服务层）。
建模方式及原则： 本篇文章主要讲解数仓项目中为什么分层，比如 我们在完成一个需要的需求的时候也许只需要一个复杂的SQL语句就可以完成。
数据仓库的建模方法以Kimball和Inmon两位数据仓库领域专家的理论为基础，形成了一个成熟体系，能够根据需求选择不同的方式，如遵循三范式3NF建模，或者采用维度建模，比如星型或雪花型的建模方法。数据仓库设计时通常会采用分层结构，每个层次都有其特定作用。
大数据面试题汇总之数仓理论要点如下：数据仓库定义与区别：数据仓库是一个面向决策支持，用于提供商业智能和数据分析的大型数据库系统。与数据库的主要区别在于：数据库通常面向事务处理，数据频繁更新；而数据仓库面向主题，数据来源多样化，通过特定规则整合，主要用于分析和决策支持。
大数据和大数据开发有什么区别?
1、大数据工程师和大数据开发工程师两者之间没有区别。大数据工程师指的就是大数据开发工程师。大数据工程师（即大数据开发工程师）从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务。
2、数据库是面向事物处理的，数据是由日常的业务产生的，常更新；数据仓库是面向主题的，数据来源多样，经过一定的规则转换得到，用来分析。 数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据；数据仓库一般存储的历史数据。
3、开发与分析虽分工不同，但二者相辅相成。开发提供基础设施与工具，支撑分析工作的高效进行；分析则通过数据洞察推动业务发展与创新。因此，大数据领域的成功，往往离不开开发与分析的紧密协作与相互促进。
浅谈关于数据仓库的理解,聊聊数据仓库到底是什么?
1、数据仓库，作为数据存储与管理的核心架构，旨在优化数据的存储与组织，提供便捷的数据访问，简化业务需求的开发流程，并确保数据安全。其核心目标主要包括三个层面：首先，简化复杂问题。通过使用经过ETL（数据抽取、转换、加载）与中间加工的数据进行开发，与直接使用原始数据进行分析相比，更为简单。
2、数据仓库是一个存储和管理大量数据的系统，旨在支持企业级的数据分析与决策。当数据量庞大时，传统数据库难以应对，数据仓库应运而生。其主要功能是聚合、分析大量数据，以便为商业智能（BI）和报告提供支持。数据仓库的核心是ETL过程，即抽取、转换、加载，将原始数据加工整合后存储。
3、数据仓库是一个存储大量数据的系统，这些数据来自于企业的各个业务部门和运营活动。它是一个集中式的数据存储中心，可以存储历史数据和当前数据，以供高效、可靠的数据分析和决策支持。数据仓库通过对数据的整合、清洗和转换，为企业提供全面、准确和一致的业务视图。
4、数据仓库是用于存储、分析、报告的数据系统，旨在构建面向分析的集成化数据环境，以支持企业的决策制定。具体来说：核心功能：数据仓库的主要功能是集成并统一分析所需的数据，使企业能够基于庞大的业务数据进行分析，从而制定出有效的决策，而非依赖直觉。
5、数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。
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