数据仓库选型,简述数据仓库的组成

首先，一个开源项目在公司真正落地会遇到很多障碍，这主要是由各个业务线的数据特性和业务特点不同决定的，所以本文将介绍美团的数据场景的特性；其次，对于数据的这些特点，尤其是不符合麒麟设计初衷的部分，有什么样的解决方案；第三，目前OLAP领域没有事实上的标准，很多发动机都可以做类似的事情，比如普通的MPP，麒麟，或者es。

根据企业的情况。发展方向，发展领域和重点，哪些部分需要做大数据platform数据reference等。企业首先要选择一个比较靠谱的平台，然后根据自己的企业形象和发展目标去第一个方向，再找一些合适的数据管理员。看企业需要如何处理数据。如果它要比较，就需要搭建一个适合数据的多平台。如果它想评估未来的走势，可以选择数据 estimation的平台。

Paike 数据推荐人群:企业选型，分析师/2/相关业务人员，Paike 数据是国内专业低码。国内BI软件产品具备端到端的产品和服务能力，包括:企业级数据 仓库平台、三端可视化分析(PC、移动、大屏)自助设计能力、中国式报表、报告和-企业级-2仓库平台快速原型可视化设计建模、零代码9，无人工开发。大大提高了BI项目中-2仓库的开发效率，为企业搭建了一个高可扩展性、专业化的企业级-2仓库的平台。

交易处理类型:频繁向客户反馈信息，处理大容量或超大容量数据。数据仓库类型:主要是经常处理小数据库，只进行一些查询等操作。首先你要明白仓库和事务型数据的区别。具体我举个例子。每个行和字段中的事务锁级别都将是数据

1。首先你得搞清楚建立数据仓库的目的是什么，是整合各种系统数据为数据分析决策服务，还是快速完成分析决策需求？如果是前者，建模时一般会选择er建模方法数据仓库；如果是后者，一般会选择维度建模方式。ER建模:即实体关系建模，由数据 仓库之父BIllInmon提出。核心思想是从整个企业的高度设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。

维度建模(Dimension modeling):由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发建立模型。该模型由事实表和维度表组成，即星型模型和雪花型模型。Kimball提倡自底向上的架构，可以为独立部门设置数据 bazaar，然后增量构建，总结成数据 仓库。2.其次，你要进行深入的业务调研和数据 research业务调研:深入的业务调研可以让你更加明确建仓的目的；同时也有利于后续的建模和设计。随着研究的深入，如何将实体业务抽象成多仓库模型将会更加清晰。

一个共同的理解:数据 仓库:就像是盖了一栋房子给我们住。数据 仓库系统的功能可以实现跨业务线、跨系统的集成，为管理分析和经营决策提供统一的数据支持，数据 仓库它能从根本上帮助你将公司的运营数据转化为高价值的可获取信息(或知识)，在正确的时间以正确的方式将正确的信息传递给正确的人。数据中泰不仅会卖给你一套房子，还会提供全方位的配套服务，根据不同的客户提供不同的户型和不同的装修。