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个推TechDay治数训练营直播回顾：企业数据智能体系搭建之数仓建设及数据建模

桂瞿营销策划2025-07-08 03:31:510人已围观

简介今年年初，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第一第一第二期圆满举办。个推资深大整体格局数据研发工程师为朋友们深入浅出地根据数据分析介绍了整体格局数据仓库的

今年年初，2022年个推TechDay"治数训练营"系列直播课第一第一第二期圆满举办。个推资深大整体格局数据研发工程师为朋友们深入浅出地根据数据分析介绍了整体格局数据仓库的前世今生便是整体格局数据建模的常用形式。

本文对"治数训练营"第一第一第二期《整体格局数据仓库与维度建模》的干货内容形式并对了总结，便是也挑选了直播群体之间精彩提问做的Q&A梳理，带朋友们一起疯狂回顾首期课程。

01整体格局数据仓库快速入门

整体格局数据仓库（Data Warehouse），简称"数仓" ，在大整体格局数据从业者绕不开的另目前仍然概念。"整体格局数据仓库之父"Bill Inmon最早基本能针对个人提出数仓的概念，则表示"整体格局数据仓库是另目前仍然面向主题的、集成的、相当稳定的、反映的历大变化的整体格局数据集合，用于都支持管理决策"。

便是，大整体格局数据架构专家Ralph Kimball在《The Data Warehouse Tookit》一书中，也对数仓并对了定义："整体格局数据仓库是另目前仍然将源运行系统整体格局数据抽取、清洗、规格化，我看到提交到维度整体格局数据存储的运行系统，为决策的制定提供更多查询和数据分析其他功能的支撑和顺利完成"。

Bill Inmon对数仓的定义更强调整体格局特性 ，Ralph Kimball有一从并对流程角度来定义数仓。还是哪种定义，他们能够从中我看到中小企业规划建设整体格局数据仓库的意义重大。中小企业并对规划建设数仓，便是假如将分散在各业务运行系统的整体格局数据并对集中化管理，打破整体格局数据孤岛；假如为后续高效数据分析和应用整体格局数据，并在大整体格局数据赋能业务快速发展奠定理念基础。

02数仓规划建设与整体格局数据建模

假如，中小企业是如何规划建设整体格局数据仓库？是如何规划建设另目前仍然贴合业务产品需求的、高效、稳定、好采用机械标准整体格局数据仓库？实际上假如综合综合权衡整体格局数据模型的选择形式和整体格局数据建模的完美解决出现。

"整体格局数据建模"是指对实体便是实体和实体群体之群体之间群体之间并对整体格局数据化描述和抽象的时间过程。"整体格局数据模型" ，有一指组织一和存储整体格局数据的形式。

目前仍然主流的整体格局数据建模形式有两种，三个是范式建模和维度建模：

范式建模

范式建模由Bill Inmon基本能针对个人提出，指就站中小企业角度面向主题的抽象，他们一般而言并对E-R实体群体之间模型将事物抽象为"实体""属性""群体之间" ，来则表示事物和事件重要关系。范式建模并非并对某个根据数据分析业务流程中实体对象群体之间的抽象，它假如建模人员全面地、整体格局地初步根据数据分析介绍中小企业的业务和整体格局数据 ，便是并对周期长 ，对建模人员的能力强基本能针对个人提出也相当高。

维度建模

维度建模由Ralph Kimball基本能针对个人提出，主张从数据分析决策的产品需求出发构建模型，为数据分析产品需求服务提供。假如它重点观注是如何并对户更快速地顺利完成整体格局数据数据分析，便是维持较真正好大规模复杂查询的响应性能。相针对个人范式建模，维度建模规划建设周期短，都支持敏捷迭代，一般而言基本能会在对数仓架构做的多复杂的整体格局采用机械。

在构建数仓时，他们要跟据根据数据分析的整体格局数据数据分析场景和业务处理完成运行系统来选择形式密切相关的整体格局数据建模形式。譬如，就OLTP运行系统（On-line Transaction Processing：联机事务处理完成）诚然，导致其两个方面是面向随机读写的整体格局数据所有操作，观注事务的处理完成，假如他们强烈推荐并对OLTP运行系统及现代整体格局数据库的中小企业并对范式建模的形式来整体格局采用机械整体格局数据模型，以完美解决出目前仍然事务处理完成中有整体格局数据冗余有一致性完美解决出现。而OLAP运行系统（On-line Analytical Processing ：联机数据分析处理完成）面向批量读写整体格局数据的所有操作，不观注事务处理完成一致性，两个方面是观注整体格局数据的整合便是大整体格局数据查询和处理完成中有性能，假如一般而言采用机械维度建模的形式。

根据数据分析是如何并对范式建模和维度建模呢？他们运用案例三个角度。

03范式建模形式及实例剖析

第一第二点角度范式建模的基本能时间过程。

在并对范式建模时，他们一般而言要遵从各不各不相各不相同规范基本能针对个人提出整体格局采用机械出合理的模型，目前仍然各不各不相各不相同规范基本能针对个人提出实际上"范式"。目前仍然行业内中出现一范式、二范式、三范式等各不各不相各不相同模型规划建设规范。越高的范式带来哪种的整体格局数据库冗余越小，目前仍然在整体格局数据计算能力强方面会更复杂。中小企业一般而言采用机械三范式建模，在基本保证灵活度便是整体格局数据计算减减慢便是，降低整体格局数据处理完成的复杂度。

范式建模的时间过程假如被拆解为几方面四步：

1. 抽象出主体

2. 梳理主体群体之群体之间群体之间

3. 梳理主体的属性

4. 画出E-R群体之间图

譬如，他们要并对范式建模的针对个人整体格局采用机械某课程管理运行系统的整体格局数据模型。

该运行系统两个方面常用管理某小学学生家长、小学和课程等无关整体格局数据，涉及课程选修、考试成绩提升、学生家长授课、小学班级等能力强方面。假如他们第一第二点要梳理出实体，为学生家长、课程、小学、班级；能力强方面梳理出实体群体之群体之间群体之间，便是学生家长讲授课程、小学选修课程、小学隶属班级等；我看到要罗列出各实体和群体之间的属性，譬如"小学"另目前仍然实体的属性有姓名、性别、年龄等，"小学选修课程"另目前仍然群体之间的属性有选修时间里、总课时等；第一第二步，有一画出E-R图，用矩形则表示"实体" ，用菱形则表示"群体之间" ，用椭圆形则表示"属性" ，以可视化的针对个人清晰展示出主体和主体群体之群体之间群体之间。

04维度建模形式及实例剖析

相针对个人范式建模，维度建模稍为复杂，便是事实表和维度表两块内容形式。

事实表

第一第二点看事实表。事实表分三种，便是事务性事实表、周期性快照事实表、累计快照事实表。

事务性事实表一般而言用那条记录则表示某个时间里点会发生小事件或这种行为。譬如电商业务场景中有订单支付业务，一般而言就采用机械事务性事实表来组织一和存储整体格局数据。
周期性快照事实表有那条记录描述有一的另目前仍然实体有一一段时间里内的整体格局状态或现状，譬如某顾客每月的积分余额就都属有那条都属于的周期性快照事实表记录。
累计快照事实表有那条记录有一对某业务流程中会发生的多个事件的累计记录，一般而言是导致产品需求某个流程节点运转效率的统计产品需求。

他们以另目前仍然事务性事实表的整体格局采用机械时间过程为例来初步根据数据分析介绍事实表的整体格局采用机械形式：

1. 选择形式与整体格局数据数据分析产品需求无关的业务时间过程。"业务时间过程"是指在业务流程中有可拆分的这种行为事件。譬如，电商业务场景下，购物的业务流程中就便是加购、下单、支付、商家发货、终端用户根据收货等业务时间过程。假如他们要数据分析销售额，那"支付"实际上必选的业务时间过程。

2. 声明粒度。他们要尽量选择形式最细粒度，精根据数据分析义事实表有一个行所则表示的业务含义，以基本保证事实表有非常很小灵活性。譬如，终端用户假如在另目前仍然订单里边购买价格多个商品，那一个购买价格的商品实际上另目前仍然子订单，他们一般而言选择形式将子订单便是声明粒度。

3. 根据数据分析维度。维度是指业务时间时间过程处的人文环境数据信息，譬如终端用户有一个时间里购买价格的某个店铺的某个商品，那店铺所属行业内、商品所在类目等均假如被则表示是维度。

4. 根据数据分析事实，即根据数据分析业务时间过程的度量指标。譬如"支付"另目前仍然业务时间过程的度量指标为支付金额，更复杂的电商业务场景下，假如还便是分摊邮费、折扣金额等指标。

假如可见有一，一个整体格局数据仓库都涵盖另目前仍然假如多个事实表，事实表是对数据分析主题的度量，它涵盖了与各维度表相重要关系的外键，并并对Join针对个人与维度表重要关系。

维度表

维度表有一终端用户数据分析整体格局数据的窗口 ，记录了事实表中无关事务、事件的属性及属性含义。

维度表的整体格局采用机械时间过程，两个方面分为几方面四步：

1. 选择形式维度。譬如要生成另目前仍然商品维度表，假如他们选择形式的维度实际上商品维度。

2. 根据数据分析主维表。譬如要建商品维度表，那主维表实际上腾讯图片于业务运行系统的商品表。

3. 根据数据分析无关维度表。主维表根据数据分析我看到，譬如的无关维度表实际上随之根据数据分析。譬如商品维度表的无关维度表有商品类目表、所属品牌中表、商品所属行业内表等。