都江堰商务数据解决方案

    逐渐忽略了数据质量的关注度，数据模型设计角色逐渐被弱化）。用户面对是数据源多样化，比如日志、生产数据库的数据、视频、音频等非结构化数据。原有ETL中部分数据转换功能逐渐前置化，放到业务系统端进行（备注：部分原有在ETL阶段需要数据标准化一些过程前置在业务系统数据产生阶段进行，比如Log日志。移动互联网的日志标准化。互联网企业随着数据更加逐渐被重视，分析师、数据开发在面对大量的数据需求、海量的临时需求疲惫不堪，变成了资源的瓶颈，在当时的状态传统的各类的Report、Olap工具都无法满足互联网行业个性化的数据需求。开始考虑把需求固定化变为一个面向终用户自助式、半自助的产品来满足快速获取数据&分析的结果，当总结出的指标、分析方法（模型）、使用流程与工具有机的结合在一起时数据产品就诞生了（备注：当时为了设计一个数据产品曾经阅读了某个部门的2000多个临时需求与相关SQL）。数据产品按照面向的功能与业务可以划分为面向平台级别的工具型产品、面向用户端的业务级数据产品。按照用户分类可以分为面向内部用户数据产品，面向外部用户个人数据产品、商户（企业）数据产品。数据（英语：data），是指未经过处理的原始记录。都江堰商务数据解决方案

    从2000年开始接触数据仓库，大约08年开始进入互联网行业。很多从传统企业数据平台转到互联网同学是否有感觉：非互联网企业、互联网企业的数据平台所面向用户群体是不同的。那么，这两类的数据平台的建设、使用用户又有变化？数据模型设计又有什么不同呢？我们先从两张图来看用户群体的区别。用户群体之非互联网数据平台用户企业的boss、运营的需求主要是依赖于报表、商业智能团队的数据分析师去各种分析与挖掘探索；支撑这些人是ETL开发工程师、数据模型建模、数据架构师、报表设计人员，同时这些角色又是数据平台数据建设与使用方。数据平台的技术框架与工具实现主要有技术架构师、JAVA开发等。用户面对是结构化生产系统数据源。用户群体之互联网数据平台用户互联网企业中员工年龄比非互联网企业的要年轻、受教育程度、对计算机的焦虑程度明显比传统企业要低、还偶遇其它各方面的缘故，导致了数据平台所面对用户群体与非互联网数据平台有所差异化；互联网数据平台的使用与建设方是来自各方面的人，数据平台又是技术、数据产品推进建设的。分析师参与数据平台直接建设比重增加。原有的数据仓库开发与模型架构师的职能也从建设平台转为服务与咨询。用户面对是数据源多样化。新津区商业地产数据智慧科技系统数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。

    普遍采用实时性的数据处理方式在现如今人们的生活中，人们获取信息的速度较快。为了更好地满足人们的需求，大数据处理系统的处理方式也需要不断地与时俱进。目前大数据的处理系统采用的主要是批量化的处理方式，这种数据处理方式有一定的局限性，主要是用于数据报告的频率不需要达到分钟级别的场合，而对于要求比较高的场合，这种数据处理方式就达不到要求。传统的数据仓库系统、链路挖掘等应用对数据处理的时间往往以小时或者天为单位。这与大数据自身的发展有点不相适应。大数据突出强调数据的实时性，因而对数据处理也要体现出实时性。如在线个性化推荐、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒极。要求极高。在一些大数据的应用场合，人们需要及时对获取的信息进行处理并进行适当的舍弃，否则很容易造成空间的不足。在未来的发展过程中，实时性的数据处理方式将会成为主流，不断推动大数据技术的发展和进步。

    如：同名异义、同物异名..。减少多余冗余数据，因为了解数据之间的关系，以及数据的作用。在数据平台中根据需求采集那些用于分析的数据，而不需要那些纯粹用于操作的数据。数据模型在数据平台的数据仓库中是一个统称，严格上来讲分为概念模型、逻辑模型、物理模型。(备注：四类模型如何去详细构建文本不深讲，关于非互联网企业的数据模型网上非常多)BillInmon对EDW的定义是面向事物处理、面向数据管理，从数据的特征上需要坚持维护细粒度的数据、维护微观层次的数据关系、保存数据历史。所以在构建完毕的数据平台中可以从中映射并检查业务信息的完整性（同时也是养数据过程中的重要反馈点），这种方式还可以找出多个系统相关和重合的信息，减少多个系统之间数据的重复定义和不一致性，减小了应用集成的难度。Ralphkilmball对DM（备注：数据集市，非挖掘模型）的定义是面向分析过程的(AnalyticalProcessoriented)，因为这个模型对业务用户非常容易理解，同时为了查询也是做了专门的性能优化。所以星型、雪花模型很直观比较高性能为用户提供查询分析。该方式的建模首先确定用户需求问题与业务需求数据粒度，构建分析所需要的维度、与度量值形成星型模型；。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

伴随着互联网经济的高速发展，大数据的概念突然变得十分时髦，人人皆可谈大数据。然而，和这种现象相矛盾的是，很多人事实上并不了解大数据，甚至只是简单的将其理解成庞大的数据、浩瀚的数据海。然而，大数据并不是如此简单。比如物联网的产生，首先它本身就是一个很大的产业，它既能够推动计算机产业的发展，又能推动通信产业的发展，这个网需要把消息进行传播，又能推动传感器产业的发展，传感器要发展的好还会推动新材料的发展，然后它还会推动数据服务的发展，我们就讲，过去讲的我们要建成数据库，今后数据库不很了，可能要建成数据海。数据分析成为大数据技术的重点。新津区商业地产数据智慧科技系统

大数据经济即将进入数据资本时代。都江堰商务数据解决方案

    维度表上又关联了其他维度表。这种模型使用过程中会造成大量的join，维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。尤其是基于hadoop体系构建数仓，减少join就是减少shuffle，性能差距会很大。c.星座模型星座模型，是对星型模型的扩展延伸，多张事实表共享维度表。数仓模型建设后期，当一个星型模型为一个实体，又有多个是实体，实体间又共用维表(这个是很常见的)，就自然成了星座模型了。大部分维度建模都是星座模型。构建企业级数据仓库，必不可少的就是制定数仓规范。包括命名规范，流程规范，设计规范，开发规范等。开发规范示例：开发语言，传统数仓一般SQL/Shell为主，互联网数仓又对Python、Java、Scala提出了新的要求。不管是传统数仓，还是基于Hadoop生态的构建的(hive、spark、flink)数仓，SQL虽然戏码在下降，但依然是重头戏。在数仓中sql的基本操作既简单又实用，sql中比较复杂和重要的就是join，下面用一张图清晰的解释了各种join的逻辑SQL开发规范：在大数据生态，不管哪种数据处理框架，总有都会孵化出强大SQL的支持。如HiveSQL，SparkSQL，BlinkSQL等。但本质上还是SQL.数据治理大数据时代必不可少的一个重要环节，可从元数据管理、业务实体数据。都江堰商务数据解决方案

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