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首頁精彩閱讀教你用數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化數(shù)據(jù)分析（下）
教你用數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)化數(shù)據(jù)分析（下）
2019-04-10
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在上一篇文章中我們給大家介紹了關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的一部分知識，在介紹了數(shù)據(jù)倉庫提升數(shù)據(jù)分析的效率中，有三個途徑，第一是數(shù)據(jù)理解，第二是數(shù)據(jù)質(zhì)量，第三是數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)。在這篇文章中我們?yōu)榇蠹医榻B數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)。


首先我們給大家介紹一下數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)質(zhì)量，其實數(shù)據(jù)分析要求數(shù)據(jù)是干凈、完整的，而數(shù)據(jù)倉庫最核心的一項工作就是ETL過程，流程就是數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)加載。而數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)對源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了業(yè)務(wù)契合的轉(zhuǎn)換，以及臟數(shù)據(jù)的清洗，這就為數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量做了較好的保障。所以說數(shù)據(jù)質(zhì)量是提高數(shù)據(jù)分析效率的一種方式。


然后我們給大家介紹一下數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)，現(xiàn)如今，各業(yè)務(wù)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過ETL過程后流入數(shù)據(jù)倉庫，當(dāng)不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)倉庫之后，至少解決了數(shù)據(jù)分析中的兩個問題。


第一個問題就是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集問題。第二個問題就是跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)問題，同一個客戶可能在不同系統(tǒng)中記錄了不同的客戶號，甚至存在不同的賬號，進(jìn)行數(shù)據(jù)整合時，總是需要找到共同的“紐帶”來關(guān)聯(lián)來自不同系統(tǒng)的信息，而數(shù)據(jù)倉庫在ETL過程中就會整合相關(guān)客戶信息，完美解決跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)問題。所以說，數(shù)據(jù)倉庫是整合的、面向主題的、數(shù)據(jù)質(zhì)量高的、跨系統(tǒng)的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源，那么，我們該如何充分利用這些優(yōu)勢呢？


第一我們可以研究數(shù)據(jù)倉庫模型：數(shù)倉的精髓就是面向主題的模型，能理解各大主題域范疇，熟悉不同主題間的關(guān)系，基本就掌握了數(shù)倉的架構(gòu)。第二就是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計文檔，具體就是設(shè)計文檔是業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)，數(shù)倉與源系統(tǒng)的橋梁，熟悉表間mapping映射，就能快速定位需求變量的來源和處理邏輯，全面了解相關(guān)業(yè)務(wù)。第三就是熟悉數(shù)據(jù)字典表，數(shù)據(jù)字典是數(shù)據(jù)倉庫物理存儲的信息庫，可以通過數(shù)據(jù)字典了解庫、表、字段不同層級的關(guān)系、存儲、類型等信息。第四就是研究ETL腳本，具體就是學(xué)習(xí)幾個數(shù)據(jù)倉庫ETL加工腳本，能更細(xì)致的探索數(shù)據(jù)加工處理邏輯，更清楚的理解數(shù)倉加工模式，快速掌握數(shù)據(jù)加工技巧。第五就是觀察明細(xì)數(shù)據(jù)：想要真正了解數(shù)據(jù)，就必須對具體數(shù)據(jù)進(jìn)行不同維度和層次的觀察；比如事件表，從交易類型、時間、渠道、業(yè)務(wù)種類等多個維度撈幾條數(shù)據(jù)，觀察某個相同條件下不同維度的交易變化，了解銀行交易的全景信息，幫助理解業(yè)務(wù)，熟悉數(shù)據(jù)。


通過這些知識我們可以了解數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)知識，這些技巧都是能夠幫助大家更好地提高數(shù)據(jù)分析效率，希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解數(shù)據(jù)倉庫知識。

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