建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库 ...
一 数据仓库实施流程: 梳理指标体系: 根据公司实际指标体系,简单的做下总结 确定数据来源 如哪些业务系统,订单 商品 库存 供应商 合作商 采购 营建 资产 运营等系统。 确定各系统的数据体系 如现制商品数 外购商品数 等效商品数 客均商品数 响应时长 超时时长 外送时长 准时率等。 数据域划分 如用户域 用户注册 用户消费 用户留存 流量域 用户下载 用户启动 用户使用 页面访问 下单 分享 ...
2019-08-01 21:15 0 723 推荐指数:
建立数据仓库是一个解决企业问题的过程,业务人员往往不懂如何建立和使用数据仓库,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此数据仓库的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发数据仓库 ...
,还是几小时。 2.选择满足数据仓库系统要求的软件平台 选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分 ...
原文:https://www.jianshu.com/p/4e72b22edf49 1、数据仓库与数据库 2、为什么要数据仓库 3、数据仓库的好处 4、数据仓库的建设 5、数据仓库中会遇到的问题 ...
一、数据埋点规范 1、数据传输与协议 标准JSON格式,经过:https(aes加密+gzip压缩)处理,上报到服务端。 2、埋点规范与约束 1)采用事件模型,一切都是事件。所有的数据都以事件形式上报,形成“基础信息 + 事件信息”这种数据模型,包括:SDK自采集、用户行为、App自动行为、APM ...
数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的、随时间的变化而不断变化的,这些特点决定了数据仓库的系统设计不能采用同开发传统的OLTP数据库一样的设计方法。 数据仓库系统的原始需求不明确,且不断变化与增加,开发者最初不能确切了解到用户的明确而详细的需求,用户所能提供的无非是需求的大的方向 ...
作者:原上野 标题: 大数据数据仓库建设 链接:https://www.jianshu.com/p/83fa7b8c8e02 来源:简书 一,数据仓库的数据模型 1. 数据源 数据源,顾名思义就是数据的来源,互联网公司的数据来源 ...
数据仓库建设 商务智能(Business Intelligence)用于支持制定业务决策的技能、流程、技术、应用和实践。核心是通过数据提取、整理、分析,最终通过分析结果制定有关策略、规划,帮助企业了解新的趋势、抓住新的市场机会、发现潜在的威胁,达到资源的合理配置,节约成本提高效益。数据仓库 ...