数据仓库架构设计

数据仓库架构设计

• 核心概念：数据仓库是为数据分析而设计的企业级数据管理系统，能够集中整合多个信息源的大量数据，并通过分析能力为企业提供宝贵信息。1
• 架构理论：Ralph Kimball 和 Bill Inmon 提出了不同的数据仓库架构设计方法，对理解数据仓库架构至关重要。2
• 关键点：设计数据仓库架构时，需要考虑数据源多样性、分层结构、ETL过程、数据建模等关键点。3
• 硬件与软件架构：数据仓库架构设计包括硬件架构和软件架构，涉及封闭式和开放式架构的特点，以及数据库软件、ETL软件、展现软件和数据挖掘软件的选择。4
• 实现方法：数据仓库的实现方法包括自顶向下、自底向上和两者结合的方式，自顶向下实现需要在项目开始时完成更多计划和设计工作。5
• 维度模型：维度模型是支持最终用户查询的设计技术，围绕性能和易理解性构建，核心概念包括事实和维度。7
• 数据分层：数据仓库设计中，数据分层是重要环节，优秀的分层设计能让数据体系更易理解和使用。10
• 架构模式：数据仓库架构模式包括分布式架构，支持横向扩展，处理大规模数据量和并发请求。13
• 安全策略：微信安全数据仓库作为特征数据存储中心，为安全策略提供数据支撑，是微信安全基石。14
• 模式模型：数据仓库模式模型包括星型模式和第三范式（3NF）模式，还有其他模式模型通常用于数据仓库。15
• 分层设计：数据仓库架构分层设计包括STG、ODS、DWD、DWS和ADM层，每层有其特定作用域。16
• 建模方法：数据仓库的建模方法包括范式建模和多维建模，范式建模通过ETL过程将数据从操作型系统抽取到数据仓库。17
• 报表工具：数据仓库中，报表工具用于生成固定类报表和自动化报表，支持打印和计算等大批量批处理作业。19
• 整体架构：数据仓库的整体架构涉及元数据同步、面向主题域建模、数据仓库和数据集市的构建。20