熟悉数据仓库的五层架构,建立高效稳定的数据仓库系统


作为资深的数据仓库工程师,我非常乐意与您分享一些关于数据仓库的五层架构、数据仓库的技术要求,以及我个人常用的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的功能。

1. 数据仓库的五层架构

数据仓库的五层架构包括:

(1) 操作层:对外提供数据查询和操作的用户接口,可以通过OLAP或SQL形式进行数据交互。

(2) 集成层:将各种数据源中的数据整合到一个位置,清洗、转换、去重、集成等操作。

(3) 存储层:保存整合后的数据,采用列存储结构。

(4) 元数据层:记录数据内部的各种详细描述信息,如表名、字段类型、长度、取值范围等。”

(5) 数据管理/应用层:负责数据分析和应用开发,包括预测分析、OLAP分析、数据挖掘等等。

2. 数据仓库的技术要求

为了建立高效稳定的数据仓库系统,需要遵循以下技术要求:

(1) ETL技术:通过ETL/ELT等方式拉取处理数据,并将数据从第三方数据源加载到数据仓库中,确保数据的准确性和完整性。

(2) 数据集成技术:整合来自不同数据源的数据,并对数据进行清洗、离散化、规范化和聚合等操作,确保数据质量良好。

(3) 列存储技术:将数据以列为单位保存,支持高效的数据处理能力。

(4) 数据安全性:通过权限管理和数据即时备份保护数据安全。

(5) 数据查询性能:在大规模的数据量下,需要支持高效的数据查询与分析能力。

3. 推荐的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的功能

DataFocus是一款搜索式BI工具,可以很好地结合数据仓库进行使用。它的主要功能包括:

(1) 数据源接入:支持对各种主流数据库的链接和查询,能够快速轻松地跨数据源查询分析。

(2) 元数据管理:可以通过DataFocus对数仓中的元数据进行管理。

(3) 数据血缘管理:DataFocus还提供了一个数据血缘关系图,可以清晰地展示每条数据记录从源头到目标的流程。

(4) 中间表操作:支持使用SQL语句创建数据视图等多种方式创建中间表。

(5) 数据服务API:数据仓库中的数据表均可以封装成标准的RESTful API接口,对外提供数据服务,方便前端或第三方应用开发调用。

(6) 数据资产盘点:可以查看、管理、评估和使用数据资产。

(7) 权限管理:DataFocus支持精确到字段的权限管理,可以有效服务大型企业集团等复杂组织。

总之,DataFocus是一款非常优秀的搜索式BI工具,在数据仓库的建设、管理和运维过程中有着非常出色的表现。

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