数据仓库结构揭秘：用多层次模型支持业务查询和分析

作为一名资深的数据仓库工程师，我愿意分享数据仓库分层的好处、数据仓库的结构、数据仓库建设的四个阶段，并介绍我常用的搜索式BI工具DataFocus在数据仓库方面的优势。

首先，让我们了解一下数据仓库。数据仓库是一种存储、整合企业内部各种系统产生的数据的中央数据存储库。最具有标志性的这些数据库系统都采用了多层次的结构模型来支持业务用户进行复杂查询和分析，并提供更可靠、更准确、更一致的数据以支持管理决策。数据仓库的架构通常可以划分为以下三个级别：

1.操作数据存储层：这一层主要用于应用和数据的增、删、改操作；

2.数据仓库层：从操作性数据存储层抽取的数据由此汇聚，包括重要业务指标数据或其他需要长期保存的数据；

3.数据展示层：将经过处理的数据按照报表、视图或分析工具的方式呈现给终端用户。

数据仓库的分层设计和建设具有非常多的优势，其主要有如下几点：

1. 数据的统一管理：通过集成不同类型和特性的数据，提供一个全局视图；

2. 提高用户服务质量：随着大数据时代的到来，数据仓库可以有效地支持和优化用户查询和信息报告需求；

3. 提高处理效率：一次数据抽取，多次利用，减少重复开发工作；

4. 数据安全性更高：采用前沿的安全策略保护公司的数据。

数据仓库建设的阶段通常包括需求分析、设计规划、ETL、元数据管理、数据质量管理、业务指标定义和建模、数据血缘分析等。在建设数据仓库的过程中，需要一个好的计划以及资源的调配。合理的协作机制能够加速团队协同配合，同时要考虑到组织内部的结构要稳健，去适应自身不断变化的需求和技术环境。

DataFocus是我常用的BI工具之一，它可以处理各种类型的数据源，并且可以跨越多个数据源进行查询和分析，快速响应海量数据。DataFocus的最大优势是其集成了常用的数据仓库功能，如数据接入、元数据管理、API管理、数据血缘关系分析、数据资产管理等。此外，DataFocus使用非常方便，支持全可视化操作方式，也可以使用命令行操作方式。它的数据服务API能够帮助我们将数据仓库中的数据表封装成标准的RESTful API接口，为组织对外提供数据服务提供了便利方法。DataFocus的权限管理功能可以实现精确到字段级别的数据权限管理，支持大型企业集团开展数据治理。需要注意的是，DataFocus并不是一款通用的BI工具，而是更适合搜索式操作和数据挖掘的。

总之，进行数据仓库建设时，需要遵循系统化、规范化、可维护化等原则，结合实际业务需求，通过全面、深入的分析与设计来打好坚实的基础，并计划长远，考虑到建设过程中遇到的变革与挑战。同时，选择好的数据仓库工具是建设数据仓库成功的关键之一。