面对爆炸式增长的数据，如何建设高效的数据模型和体系，对这些数据进行有序和有结构地分类组织和存储，避免重复建设和数据不一致性，保证数据的规范性，一直是大数据系统建设不断追求的方向。 数据仓库模型实施过程： 首先，在建设大数据数据仓库时，要进行充分的业务调研和需求分析。这是 ...

阿里数据整合及管理体系——OneData模型 摘要 阿里的《大数据之路》第9章介绍了其内部进行数据整合及管理的方法体系和工具OneData。他们在这一体系下，构建统 、规范、可共的全域数据体系，避免数据的冗余和重复建设，规避数据烟囱和不一致性，了解他们的建模理论，有助于扩宽我们对数据建模的视野 ...

数据指标来辅助业务决策 GMV、日活用户、月活用户、PV、UV、页面停留时长 OneData指标规范 以维度建模作为理论基础，构建总线矩阵，定义业务域、数据域、业务过程、度量/原子指标、维度、维度属性、修饰词、修饰类型、时间周期、派生指标等。 业务域：比数据域 ...

以阿里云的maxcompute的数据仓库架构为例， 从上往下定义， dwp的数据，来源是dws+dim，最主要是dws。这里不讨论dim的作用。 dws的数据来源于dwd。 dwd的数据来源于ods。 -------- 接下来我们定义原子指标和派生指标。 派生指标 ...

引言 指标作为业务和数据的结合，是数据统计的基础，也是量化业务效果的依据。如何避免指标统计使用过程中出现的指标名称混乱，指标不唯一？同时做好数据有序地和有结构地分类组织和存储，避免底层数据的重复建设，数据统计来源的不唯一。本文重点介绍了如何根据业务过程来定义原子指标，根据原子指标和修饰词的结合 ...

一.理解指标管理 当你接触一个指标，如果这个指标本身的口径得不到一个官方规范的解释，那么我们用起来就会很慌。为什么这么说？ 因为不同人对于一个指标口径的理解，会存在偏差的，比如对于“新用户”这个原子指标的定义口径，有的人是理解为当日新注册的用户为新用户，而有 ...

数据仓库作为全行数据中心能高效支持全行或全公司的统计 、数据分析工作，除了稳定的ETL架构、高效的数据处理能力、流畅的开发管理流程，还需要有全面的数据管理体系，确保提供的数据准确性和高质量。 数据管理主要有数据标准，元数据和数据质量3个方面。那数据治理是指对没有规范或者不符合规范的数据进行清理 ...

[文档、图片、视频等]的数据，从而使这些内容被高效的管理。 描述特征：标签[手机颜色]，特征[红色 ...