目錄
一、什么是數據倉庫
1.面向主題
2.集成
3.相對穩定
4.反映歷史變化
二、數倉搭建的優勢
1.性能
2.成本
3.效率
4.質量
三、數倉搭建要考慮的角度
1.需求
2.技術路徑
3.數據路徑
4.BI應用路徑
四、如何進行數倉搭建
1.ODS層
2.DW層
3.DM層
五、寫在最后
一聽說要搭建數據倉庫，你是不是立刻想到復雜的代碼、看不懂的專業術語，覺得這是技術大牛才能搞定的活兒？別慌！我花了整整10個小時，把這些看似高深的內容掰開揉碎，整理出一份小白也能輕松看懂的數據倉庫搭建方案。無論你是業務人員還是技術新手，這篇干貨都能帶你快速入門，搞懂數倉是什么、為什么重要以及最關鍵的——怎么一步步把它建起來！看下去你就知道了。
一、什么是數據倉庫
按照傳統定義，數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩定的，并反映歷史變化的數據集合，主要就是用來支撐管理人員做決策的。
1.面向主題
說白了，就是數據倉庫是圍著企業具體的業務需求建的，目的很簡單，就是讓管理效率能提上去。
2.集成
意思是它能把不同平臺的數據匯總到一起，打破那種各數據各管一段的孤島狀態。而且在整合的時候，還能順便做好數據治理，讓編碼啥的都統一起來，你懂我意思嗎？
3.相對穩定
這一點得強調下，數據倉庫不會直接連到業務系統上，而是從業務系統里把數據抽出來再工作。這么做就是為了別影響業務系統的性能，不然業務那邊卡得不行，就得不償失了。
4.反映歷史變化
就是說數據倉庫能存著業務系統過去的數據，還能體現出這些數據的變化，這對以后搞大數據挖掘和分析來說，可是重要的依據。
可能有人會問，那“數倉”又是啥？其實數倉就是數據倉庫的簡稱，它是企業決策支持體系里的核心部分。從管理需求出發，把各個業務系統的數據資源整合起來，用數據處理工具弄出數據倉庫，然后用到企業各個業務領域里。
二、數倉搭建的優勢
用數據倉庫，主要就是為了優化企業的業務流程，監控時間、成本、質量這些關鍵指標，幫企業做更高效、更精準的管理決策。具體來說，搭數倉的好處主要體現在性能、成本、效率和質量這四個方面。
1.性能
能讓我們快速查到需要的數據，減少數據的I/O吞吐，用數據的效率就提上去了，比如寬表就是個例子。
2.成本
能大大減少沒必要的數據冗余，還能把計算結果重復利用起來，存儲和計算的成本自然就降下來了。
3.效率
當業務或者系統有變化的時候，能保持穩定，就算要擴展也很容易，數據的穩定性和連續性都能提高。
4.質量
好的數據模型能改善數據統計口徑不一致的問題，減少數據計算出錯的可能。而且數據模型能讓業務和技術人員好好溝通，對主要業務的定義和術語達成一致認識，它是跨部門的、中性的，能把所有業務都涵蓋進去。
用過來人的經驗告訴你，要是企業沒建數據倉庫，當業務系統升級或者業務有變動時，可能得同時調整好幾個業務系統和數據分析模型，不光工作量大，還容易出錯。但有了數據倉庫就不一樣了，只需改改數據倉庫的取數模式，新舊版本的數據分析模型就能兼容，前端開發的重復工作能少很多。聽著是不是很熟？很多企業沒建數倉時都遇到過這種麻煩。
三、數倉搭建要考慮的角度
搭數倉，得從需求、技術和數據路徑這幾個角度綜合考慮。
1.需求
先把企業的實際需求搞清楚，保證數倉建設符合企業的戰略目標和業務需求。畢竟數據倉庫本質上就是為管理服務提供數據支持的，業務需求永遠是核心。
2.技術路徑
要選合適的產品和技術架構，這直接關系到數倉的穩定性和可擴展性。技術架構設計、產品的選擇和安裝都得好好琢磨。
我之前用到的FineDataLink這個工具挺不錯的，小到數據庫對接、API對接、行列轉換、參數設置，大到任務調度、運維監控、實時數據同步、數據服務API分享，都能搞定，滿足數據實時同步的場景也沒問題，在幫我建數據倉庫時省了不少力。FineDataLink體驗地址→免費FDL激活（復制到瀏覽器打開）
3.數據路徑
維度建模、物理設計、ETL設計和開發都不能馬虎，得保證數據的準確性和高效性。
4.BI應用路徑
它關系到數據倉庫建好后怎么用到實際業務中，是衡量數倉能不能成功落地的重要標準，像BI應用設計、BI應用開發都得考慮到。
四、如何進行數倉搭建
具體來說，構建數據倉庫時，第一步就是梳理業務，把核心業務鏈路和數據表弄明白，再根據這些劃分管理主題。然后從這些主題里找出對應的事實表、維度表，把指標梳理、收集好再建模。
這里得說說數倉的分級架構，雖然不是所有數倉都按同一個標準分層，但大多會分成ODS層、DW層和DM層。
1.ODS層
也就是接口存儲層，主要存從各個系統拿過來的原始數據，像財務系統、辦公系統這些。會對接口數據做清洗、轉碼、增量轉全量這些操作，表名和字段名也會統一規范，能作為取數、分析、挖掘的基礎數據。而且ODS層的數據得和源系統一一對應，不能把維度弄混了。
2.DW層
就是數據倉庫層，也叫匯總層。會把各個業務系統的數據整合起來，通過維度建模和業務邏輯處理，形成各種寬表。它是面向主題組織數據的，會按業務需要構建多維模型數據，做主題域內的數據整合、相關業務的拆分和匯總。從數據粒度看，是匯總級的數據和縱寬表數據，但從廣度來說，所有業務數據都涵蓋了。
3.DM層
也就是應用層，也叫數據集市。這一層是面向主題組織數據的，按業務需要構造多維模型數據，數據能直接用來分析展示。它會基于之前定義的主題生成關鍵指標，用到各種分析展示場景里，還會把處理好的數據共享給可視化報表、分析數據模型這些應用。同時，這一層也負責專題類數據模型的建設。
數倉實施通常會按調研、詳細設計、實施、測試上線這個步驟來。調研的時候，除了業務需求，數據標準的治理和技術架構設計也得關注。
從功能角度看，數據倉庫取完數據后，主要服務于三個方面：
- 數據服務：包括提供AR分析、數據共享、數據模型構建、統一數據采集等功能；
- 數據分析：通過搭建不同的分析模型，深入挖掘各主題內容；
- 數據指標：通過數倉搭建，在各部門間統一指標口徑，實現指標的共享與實踐。
五、寫在最后
看，搭建數據倉庫并沒有想象中那么遙不可及吧？它就像是為企業雜亂的數據建一個高效、有序的“中央廚房”。遵循清晰的業務需求、選擇合適的技術工具、按部就班地進行數據分層，從原始數據層ODS -> 加工整合層DW -> 應用集市層DM，你也能逐步構建起支撐企業決策的數據倉庫。這份省去了你半年摸索時間的方案，希望能成為你開啟數倉實踐的實用指南。別再讓數據孤島拖后腿了，行動起來，發揮數據的價值幫助業務的增長吧！
