在确定建模思路和模型类型之后,下一步的工作是数据分层。数据分层可以使得数据构建体系更加清晰,便于数据使用者快速对数据进行定位;同时数据分层也可以简化数据加工处理流程,降低计算复杂度。 我们常用的数据仓库的数据分层通常分为集市层、中间层、基础数据层上下三层结构。由传统的多层结构减少到上下三层结构的目的是为了...
数据通过数据集成,进入数据仓库后,可根据需求进行分层分类管理。 数据分层是指将数据按照不同的主题、类型、来源等进行分类,形成多个具有逻辑关系的数据存储层级。数据分层管理是一种数据管理和组织,它将数据按照不同的层次进行分类和组织,以便更好地管理和使用数据。 2. 平台架构 数据在原始库中形成数据缓存层,以支持...
简单来说,数据分层是将现实世界中收集到的有效信息,按照其特点和用途进行分类和组织,从而更加合理地表现数据的价值。数据分层解决了数据管理中的各种挑战和问题,并满足了以下几个方面的需求: 数据量和质量——提高数据管理效率和准确性 随着企业数据不断增长,数据量庞大且多样化,数据质量也面临挑战。 数据分层可以对不...
在数据仓库中,通常采用以下五层数据分层: 原始数据层(RAW DATA):原始数据层是数据仓库的基础,它是指从各种源头获取的原始数据。这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的,它们需要经过ETL过程进行抽取、转换和加载。 抽取层(Extract):抽取层是指从各种数据源中抽取数据,并将其转换为统一的数据格式。这一...
在数据仓库中,数据分层指的是将数据按照其不同的来源、特征和用途分为不同的层次,以便进行管理和分析。数据分层有助于提高数据处理的速度、准确性和效率,同时还可以帮助企业更好地了解和掌握其数据资产,以便更好地支持业务决策。 二、数据分层的基本原理 分层抽象 分层抽象是指将数据分为不同的抽象层次,以便进行管...
1）清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解；2）减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算；3）统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径；4）复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来...
数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通,形成对主要业务定义和术语的统一认识,具有跨部门、中性的特征,可以表达和涵盖所有的业务。 二、数据分层的背景 当企业发展到一定阶段,传统的数据库无法承载大量的数据承载,尤其在数据多而繁杂的情况下,对于使用者,需要数据可以更加清晰且有逻辑的使用;对于维护者可以高效有序的进...
1.数据分层(层级)结构 1.1分层结构的概念与意义 画出利润和订购日期的关系,可以看到此时的订购日期是按照年显示的 点击“列”处订购日期前面的+,数据就会按照季度来显示 继续点击+,会按照月份显示 这就叫数据分层 这种分层结构对维度之间的重新组合又非常重要的作用 ...
统一数据口径:通过数据分层,提供统一的数据出口,统一输出口径 减少重复开发:规范数据分层,开发通用的中间层,可以极大地减少重复计算的工作 数据分层 每个公司的业务都可以根据自己的业务需求分层不同的层次;目前比较流行的数据分层:数据运营层、数据仓库层、数据服务层。