随着信息技术的飞速发展，企业不仅需要存储和管理海量数据，更迫切需要从这些数据中提取有价值的信息，以支持复杂的决策制定过程。数据仓库不仅是存储数据的场所，更是支持复杂查询、报告和数据分析的强有力工具，其建设已成为企业信息化战略中不可或缺的一环。数据仓库建设是一个系统化、多阶段的过程，涉及需求分析、数据抽取、转换和加载（ETL）、数据建模等多个环节。它要求企业不仅要有清晰的业务目标和技术路线图，还需要跨部门的协作和精细的项目管理工作。
本文将分析数据仓库的益处，深入探讨数据仓库的建设过程，并重点分析数据仓库各层级的技术要点，为企业提供数据仓库建设的实用性建议，支持企业构建一个坚实、高效的数据支持系统，帮助企业在数字化转型的进程中步伐更加坚实。
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一、建设数据仓库有什么用？
数据仓库作为一种关键的数据管理解决方案，其设计宗旨在于集中存储来自多样化源头的数据，经过整合和优化，以服务于企业的决策制定过程。其操作涉及将数据从原始系统提取、转换为统一格式，并加载至中央数据存储设施。数据仓库的架构允许数据以一种预定义的模式和结构化形态存在，从而简化了数据的理解和分析过程。对于有具体分析目标、数据结构规范且易于解析的企业而言，数据仓库提供了一种高效的数据利用途径。
具体来说，数据仓库包括以下优势：
- 主题导向的数据组织 数据仓库内的数据依照特定主题进行分类，每个主题均对应一个特定的分析维度，例如销售、库存、客户服务等。这种主题化的组织结构优化了数据仓库对决策分析的支持能力，使用户能够依据特定需求迅速提取相关数据。
- 数据的稳定性 存储于数据仓库的数据具有非易失性特点，即数据一旦被加载，将被静态保存，不会频繁变动。这一特性支持了企业对历史数据的长期存储，为决策者开展趋势分析和历史数据挖掘提供了便利。
- 高效的查询性能 数据仓库具备支持快速查询和处理大量数据的能力。其高效的查询响应和数据处理能力使用户能够对数据进行细分，执行更为深入的数据分析，同时保持了数据处理的灵活性。
数据仓库的这些优势使其成为企业在数据驱动决策过程中不可或缺的工具，特别是在需要处理和分析大量数据以获取有价值洞察的场景中。
二、数据仓库怎么建设？
1、数据仓库建设流程
进行数仓项目，通常会从三个核心维度出发：数据、业务和数据治理，以及项目的整体视角。从项目角度来看，这包括调研、设计、实施、测试和上线等全生命周期的管理。在调研初期，我们会从数据库层面入手，评估数据质量，并设计整体平台架构。进入实施阶段后，我们会在业务层
面进行数据的验证和校对。接下来让我们一起来了解这些过程中的关键步骤。
- 调研
首先需要确定业务对接人和关键用户，然后收集相关资料，深入分析业务需求，评估现有数据资源，明确项目目标和预期成果，制定调研策略，进行实地调研，并最终确认业务蓝图，以确保项目后期开发者和业务人员的目标一致。
- 模型设计
通常会构建概念模型、逻辑数据模型和物理模型，以确保业务人员和技术人员之间的顺畅沟通。以供应链主题中的采购退货模型为例，需要先对主题域进行划分，根据业务部门、业务系统和业务过程的需求进行分类。接着，需要选择业务场景下的关键指标，并声明其粒度。例如，确定时间维度、组织或部门维度等，并最终确认退货事实表的维度建模方式。这样，我们就能将模型落地为维度表和事实表，以满足业务需求。
- 建表建库
这个阶段包括ETL开发、数据验证、前端应用开发和数据核对等。在测试上线阶段，需要将每个模块拆解到具体的上线步骤，并与相关业务确认人紧密配合，以确保数仓项目的顺利上线。此外，整个数仓项目还需要业务人员提供业务主题需求和确认最终结果表的通用性和数据质量。为了避免项目过程中可能会出现的问题，企业需要明确对接人、责任和响应措施。
从数据仓库全链路上来说，数据将从业务系统起始，经历离线处理与实时同步步骤，最终汇总至接近源数据的层级，即操作数据存储（ODS）层，并流向数据仓库的基础层以进行一致性处理。在该阶段，将清除源自业务数据的错误信息和不规范数据，执行一次性清洗工作。随后，数据传输至数据仓库服务层（DWS），进行主题相关的加工处理，例如构建面向应用的宽表、销售宽表或业务处理宽表。应用层（ADS）通常存储便于前端直接调用的数据，如用于可视化大屏展示的数据，可直接从ADS层获取所需信息。公共维度层则负责为各层级提供统一的公共维度数据表支持。
跟随完整的数据仓库处理链路，我们一起来探讨数仓建设中各层级的技术要点。
2、数仓建设各层级功能介绍/技术要点
1、ODS层
在这一层级，业务数据将被同步并备份至数据仓库中，且此过程对原有业务系统的运行不产生影响，所有随后的数据计算工作均从操作数据存储（ODS）层开始。因此，ODS层需应对的挑战包括处理来自不同来源的数据以及多样的数据结构，包括但不限于JSON格式的接口数据、电子邮件格式数据、Excel格式的文件数据、TRT数据以及半结构化数据类型。
2、DWD层
从 DWD 层开始将面向业务进行建设。 DWD 是数仓的建设核心，我们需要将 ODS 层的原样数据按照主题去建立相应的数据模型，对数据进行统一的清洗和一致性的处理。例如，跨表、跨库的一些格式规范统一，或者说脏数据的一些清洗，都会在 DWD 层完成，或和 DMI 层去进行一个关联匹配维度增加。
3、DWS层：
DWS层（数据服务层）的构建以业务分析为目标，将DWD层清洗后的数据表进行跨关联，创建面向业务主题的大宽表模型。这一层面为应用层提供统一的计算口径和数据标准，整合不同结构的数据，形成新的数据集合，并存储至数据仓库中。在企业实践中，DWSS和DWD层的工作往往紧密相连，清洗后的数据迅速进入关联和应用阶段。
帆软是国内领先的数据软件服务商，深耕数字行业十八年，能够依托于自身数字化产品，为各行业企业提供数字化转型解决方案。借助帆软的数据集成产品FineDataLink，IT部门可将数据集成至该FineBI，业务部门再通过FineBI访问公共数据层做好的大宽表，并利用这些宽表进行自助的分析，快速搭建分析看板。在这一过程中，无需担心数据质量问题或数据一致性，因为在DWS和DWD处理过程中，数据清洗和筛选工作已经完成。
4、DIM层
DIM层作为公共维度的存储层，存放了所有公共维度表，供ODS、DW、DM等各层在需要维度关联补充时使用。这种设计确保了数据的一致性和可访问性，支持业务人员进行高效的数据分析和决策。
5、ADS层
ADS层即应用数据层。在某些企业中，这一层也被称为数据集市层或DM层。ADS层主要根据业务需求存储个性化的数据结果表，直接为前端报表提供查询和展示服务。与DWD和DWS层不同，DWS层主要汇总数据的共性，形成大业务、大宽表，而在前端使用时可能还需要进行条件筛选或维度匹配。而ADS层则直接存储结果数据，前端无需任何数据处理即可直接读取和使用。通常，ADS层的数据会应用于大屏或移动端报表看板。
综上所述，首先，数仓的分层设计非常清晰，每一层都承担着特定的数据处理任务，如数据抽取、清洗、转换和加载。这样的设计使得企业在使用表时能够更快地定位和理解每一层级的内容。其次，在数据清洗和转换阶段，针对共性业务进行大宽表处理不仅规范了数据分层，还减少了不必要的重复计算工作，这样的处理能够使中间层数据管理更加高效。
最后，将复杂业务流程拆解成多个处理单一任务步骤的设计使得企业在回溯问题或交接信息时更加容易理解，同时也便于维护数据的准确性。
三、总结
总的来说，数据仓库建设是企业信息化战略的关键组成部分，它通过整合来自不同源的数据，提供一个统一的、历史性的数据分析平台。建设过程包括需求分析、数据抽取与加载（ETL工具）、数据建模、系统部署及测试等环节。数据仓库的实施不仅优化了数据管理，还提高了决策效率，支持了业务的深入洞察。随着技术的不断进步，数据仓库正向更加灵活、高效的方向发展，为企业提供更强大的数据支持能力。
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