自顶向下构建数据仓库

数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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数据仓库构建是一个系统性的工程,一般需要按照以下步骤进行:确定数据仓库的范围和目标,包括所要构建的主题域、数据的范围和粒度、数据的质量和数据更新的频率等。设计数据仓库的结构,选择合适的数据,将经过处理后的数据加载到数据仓库中,保证数据的实时性和质量。设计、实现和维护数据仓库的元数据,用于描述数据仓库中所有的数据和元素,以及说明其属性和关系。此外,在构建数据仓库时,还需要注意以下几点数据仓库的质量和性能。构建数据仓库需要考虑到数据仓库的目标、结构、ETL等方面,同时需要重视数据的一致性和安全性,以及考虑到数据仓库的扩展和实现监控和维护。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。模型,设计维度模型和事实表格,以及设计数据仓库的逻辑和物理架构等。选择合适的ETL工具和技术,从不同的数据源中抽取数据并经过清洗、整合和转换等处理,生成数据仓库中的维度和事实数据。实现数据仓库数据加载和更新
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构建数据仓库
构建数据仓库是一个涉及多个步骤和最佳实践的复杂过程。以下是构建数据仓库的关键步骤和考虑因素:1.明确业务需求和目标在构建数据仓库之前,首先需要与业务部门和利益相关者沟通,明确他们对数据仓库的期望和需求。2.数据源整合整合来自不同业务系统的数据,如电商平台、支付系统、物流系统等,为数据仓库提供全面的数据基础。3.数据模型设计采用星型模型或雪花模型设计数据模型,包括事实表和维度表,以支持复杂的分析查询。4.ETL过程通过ETL工具对数据进行抽取、清洗、转换和加载,确保数据的一致性和准确性。5.数据分层架构设计数据仓库通常采用分层架构,包括操作数据层(ODS)、数据仓库细节层(DWD)等,以优化优化选择合适的数据存储技术,如关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统,并进行性能优化。9.安全与隐私保护确保数据仓库技术提供足够的安全保障,包括数据加密、访问控制和备份恢复策略。10.数据分析与应用利用数据仓库中的数据进行销售趋势分析、库存预测、客户画像等,以支持业务决策。11.技术选型在选择数据仓库技术时,考虑可扩展性、可靠性、性能、安全性、数据集成、成本效益以及支持和社区等因素。12.长期发展选择能够支持未来业务需求和技术发展的数据仓库技术,如人工智能和机器学习。
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Hadoop数据仓库
Hadoop数据仓库是基于Hadoop生态系统构建的大数据存储和处理平台,它的核心组件主要包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce编程模型、YARN资源管理器以及一系列上层应用工具。以下是Hadoop数据仓库的一些关键特点和应用场景:关键特点高度可扩展性:Hadoop能够在计算机集群间分配数据并完成计算任务,这些集群可以方便地扩展到数以千计的节点中,处理PB级甚至更大的数据集。高容错性,Hadoop的并发数据处理能力提高了数据处理效率,降低了运营成本。灵活多样的数据处理方式:Hadoop数据仓库架构支持多种数据处理方式,包括批处理、实时处理、流式处理和交互式查询等,满足企业多样化的数据分析需求。应用场景企业数据分析:利用Hadoop数据仓库进行客户行为分析、市场分析、产品推荐等,为企业决策提供数据支持。海量数据存储:利用HDFS的分布式存储特性,高效、可靠地存储PB级别甚至EB级别业务人员自助分析,向下对接数据科学平台供数据科学家进行复杂建模。数据构建:结合Hadoop生态中的其他组件,构建统一的数据湖,实现跨源数据整合、实时数据摄取与处理。日志处理:Hadoop能够处理和分析
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数据仓库构建
数据仓库构建:企业数字化转型的基石数据仓库:企业数据管理的核心枢纽在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已然成为企业最为宝贵的资产之一。企业在日常运营中,会产生和收集海量的数据,涵盖销售数据、客户信息高质量的数据集合。通过这样的处理,数据仓库为企业提供了一个全面、准确且易于访问的数据平台,让企业能够从整体上把握业务运营状况,深入洞察市场趋势和客户需求。构建流程:步步为营,打造坚实基础数据仓库构建是一个复杂而系统的工程,如同建造一座高楼大厦,需要精心规划每一个环节,步步为营,才能打造出坚实可靠的数据基础。下面将详细介绍数据仓库构建的关键流程。(一)数据调研:摸清业务与需求数据调研是数据仓库构建。通常可以依据业务过程或者部门来进行划分。需要特别注意的是,一个业务过程只能归属于一个数据域,这样可以避免数据的混乱和重复管理。(三)构建业务总线矩阵:设计维度模型蓝图业务总线矩阵是数据仓库构建中的关键、市场动态等各个方面。这些数据犹如一座蕴含巨大价值的宝藏,等待着企业去挖掘和利用。而数据仓库,正是开启这座宝藏的关键钥匙,在企业数字化转型进程中占据着举足轻重的核心地位。数据仓库是一种面向主题的、集成的
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数仓实施
模式:在一个全局性数据仓库数据模型的指导下,数据集市的建立和全局性数据仓库的建立同时进行。有反馈的向下模式:用户的新需求反馈分为两个阶段,第一阶段反馈给部门数据集市,第二阶段反馈给全局性数据仓库。9.持续优化优化策略:BI和数据仓库的实施并不是一次性的项目,而是一个持续优化的过程。企业应该根据业务需求的变化和技术的不断发展,对解决方案进行调整和优化,以保持其最佳的运行状态。10.实施策略向下模式:数据数据仓库流向数据集市,适用于企业整体规划明确的情况。底向上模式:从建立各个部门或特定的商业问题的数据集市开始,全局性数据仓库是建立在这些数据集市的基础上。初期投资少,见效快。平行开发分析功能,设计和实现友好的用户界面和查询语言。8.团队建设专业团队支持:实施BI和数据仓库需要专业的团队来支持。企业应该加强对数据分析师和数据科学家的培训和招聘工作,构建一个具有高度专业素养的数据团队。有反馈的底向上模式:在全局性数据库建立好之后,需求的变化主要体现在数据集市与数据仓库之间。有反馈的平行开发模式:在开发的初始阶段,开发人员主要是在全局性数据仓库数据模型的指导下建立部门数据集市,并把在建立过程中所遇到的问题及其解决方案以及用户的意见等信息,反馈给全局性数据仓库数据模型。
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数据仓库建模
数据仓库建模是构建数据仓库的关键步骤,它涉及到数据的组织、存储和优化,以支持高效的数据分析和决策制定。以下是几种主流的数据仓库建模方法:维度建模概念及原理:维度建模是数据仓库领域最常用的建模方法之一梳理企业业务中的各种数据实体和它们之间的关系。在数据仓库的基础架构建设和数据整合过程中,E-R建模可以帮助确保数据的准确性和完整性。也适用于一些对数据关系要求严格,需要进行数据治理的场景。数据穹顶建模(在维度层次上进行上下钻取,如从年数据钻取到月数据)和旋转(改变维度的展示方向,如将行维度变为列维度)。适用场景:适用于大多数以分析为主要目的的数据仓库项目,特别是在商业智能(BI)领域。当用户主要关注数据的统计分析和报表生成,以及从不同维度快速查询数据时,维度建模是一个很好的选择。实体-关系建模概念及原理:实体-关系建模是数据库设计中常用的方法,在数据仓库建模中也有应用。它主要关注数据实体之间的复杂关系,对于理解企业业务的整体数据架构非常有帮助。有利于数据的完整性和一致性维护。通过定义实体之间的关系和约束条件,可以确保数据在进入数据仓库时符合业务规则。适用场景:适用于数据仓库的初始设计阶段,用于
调整和优化,以保持其最佳的运行状态。10.实施策略向下模式:数据数据仓库流向数据集市,适用于企业整体规划明确的情况。底向上模式:从建立各个部门或特定的商业问题的数据集市开始,全局性数据仓库是建立在这些数据集市的基础上。初期投资少,见效快。平行开发模式:在一个全局性数据仓库数据模型的指导下,数据集市的建立和全局性数据仓库的建立同时进行。有反馈的向下模式:用户的新需求反馈分为两个阶段科学家的培训和招聘工作,构建一个具有高度专业素养的数据团队。9.持续优化优化策略:BI和数据仓库的实施并不是一次性的项目,而是一个持续优化的过程。企业应该根据业务需求的变化和技术的不断发展,对解决方案进行,第一阶段反馈给部门数据集市,第二阶段反馈给全局性数据仓库。有反馈的底向上模式:在全局性数据库建立好之后,需求的变化主要体现在数据集市与数据仓库之间。有反馈的平行开发模式:在开发的初始阶段,开发人员主要制造业数仓实施是一个系统性工程,旨在通过数据仓库技术提升企业的数据管理和分析能力,从而支持决策制定和业务优化。以下是制造业数仓实施的关键步骤和策略:1.需求分析业务流程理解:详细了解企业的业务流程
查询性能。数据压缩与编码:采用列式存储和压缩算法减少存储空间占用,同时提升查询效率。7.实施工作流程向下实现:在项目开始时完成更多计划和设计工作,涉及参与数据仓库实现的每个工作组、部门或业务线中的人员。底向上实现:包含数据仓库的规划和设计,无需等待安置好更大业务范围的数据仓库设计。这并不意味着不会开发更大业务范围的数据仓库设计;随着初始数据仓库实现的扩展,将逐渐增加对它的构建。两者结合的折中实现:确定业务范围的架构需要用于支持集成的计划和设计的程度,因为数据仓库是用底向上的方法进行构建。在使用底向上或阶段性数据仓库项目模型来构建业务范围架构中的一系列数据集市时,您可以一个接一个地集成不同业务主题领域中的数据集市,从而形成设计良好的业务数据仓库。8.数据建模方法ER模型:常用于OLTP数据库建模,应用到构建数仓时更偏重数据整合,站在企业整体考虑,将各个系统的数据按相似性一致性、合并处理,为数据分析、决策服务,但并不便于直接用来支持分析。维度模型:面向分析场景而生,针对分析场景构建数仓模型;重点关注快速、灵活的解决分析需求,同时能够提供大规模数据的快速响应性能。针对性强,主要应用于数据仓库构建和OLAP引擎低层数据模型。
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数据仓库产品
星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障:支持完整4种事务隔离级别,保障事务在分布式系统下正常运转,高吞吐的,确保数据强一致,高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力:采用向量化加速,高性能效率:提供全套的数仓开发工具,支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务,提供可视化工具进行数据特征分析,探索数据间关系,大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持:支持多种类型的数据,提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移:对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接,从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库:支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群:天然分布式架构,集群节点规模无上限,数据存储容量随节点规模线性扩容,可支持2000+节点集群完整的SQL支持:支持完整的SQL
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...