銀行數倉主題划份
描述銀行數據倉庫（下文簡稱“數倉”）分層架構至少包含ODM 貼源層、SDM 標准層、FDM 主題層和ADM 應用層。其中FDM 層的核心訴求是把復雜的源數據化繁為簡，按照業務邏輯划分出金融主題，把源數據進行拆分與整合到金融主題的模型中。關鍵是，金融主題應該划分成什么？每個金融主題的模型建設思路 ...
原文：銀行數倉分層
為什么要對數據倉庫進行分層 自從大數據平台hadoop及其技術火起來之后，無論是政企 民企還是各類金融機構，都掀起了一股大數據技術轉型 數據倉庫重構 智能數據分析 AI 等一系列黑科技且高大上的熱潮。其實，是否轉型大數據技術以后，產品營銷 風險管控 數據分析 管理決策等企業核心訴求都可以應有盡有呢 企業的數據管理核心 數據倉庫又應該以何種形態來建設 要回答上述問題，必須要從理解數據倉庫的本質與架構 ...
2020-09-08 19:02 0 986 推薦指數：
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3、數倉-分層設計
1 、為什么要分層 我們對數據進行分層的一個主要原因就是希望在管理數據的時候，能對數據有一個更加清晰的掌控，詳細來講，主要有下面幾個原因： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域，這樣我們在使用表的時候能更方便地定位和理解。 數據血緣追蹤：簡單 ...
數倉分層
1、概述 數據倉庫中，常見的分層包括ods、dwd、dws、dwt、ads、dim等 2、傳統上的數據分層 早期的大數據平台是以hadoop為核心，數據開發也是以MapReduce為主，hive等sql類開發很少見。 因為當數據從多個源頭采集上來之后，格式化便成了原始數據。 原始數據 ...
數倉 分層架構
ods層： 數據來源及建模方式：各業務系統的源數據，物理模型與業務模型一致； 服務領域： 為其它邏輯層提供數據； 數據ETL過程描述：把業務數據抽取落地成文本文件，再裝載到數據倉庫ods層，不做清洗轉化。 功能： 1）ods是數倉准備區 2）為dwd提供原始數據 3）減少 ...
數倉分層的理解
------------恢復內容開始------------ 一、各個層作用 ODS：直接加載的是采集到的原始數據，數據保存原貌不做處理，就一個字段（一行就是一個日志字符串），使用天作為分區表，一 ...
數倉分層
1.分層目的 數據能夠有秩序地流轉，數據的整個生命周期能夠清晰明確被設計者和使用者感知到 層次清晰、依賴關系直觀 2.分層的優點： 清晰數據結構：每一個數據分層都有它的作用域和職責，在使用表的時候能更方便地定位和理解 減少重復開發：規范數據分層，開發一些通用的中間層 ...
數倉建模分層理論
分層建設理論 簡單點兒，直接ODS+DM就可以了，將所有數據同步過來，然后直接開發些應用層的報表，這是最簡單的了；當DM層的內容多了以后，想要重用，就會再拆分一個公共層出來，變成3層架構,這個過程有點類似代碼重構，就是在實踐中不斷的進行抽象、總結。 數倉的建模或者分層，其實都是為了更好的去組織 ...
數據倉庫(6)數倉分層設計
目前主流的數據倉庫分層大多為四層,也有五層的架構，這里介紹基本的四層架構。 分別為數據貼源層(ods)、數據倉庫明細層(dw)、多維明細層(dws)和數據集市層(dm)。 下面是架構圖： 數據分層的目的是：減少重復計算，避免煙囪式開發，節省計算資源，靠上層次，越對應 ...