
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(shí),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(gè)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(shí)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(xiàng)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(duì)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(gè)問題。
第一個(gè)問題就是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集問題。第二個(gè)問題就是跨系統(tǒng)關(guān)聯(lián)問題,同一個(gè)客戶可能在不同系統(tǒng)中記錄了不同的客戶號(hào),甚至存在不同的賬號(hào),進(jìn)行數(shù)據(jù)整合時(shí),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(huì)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?cè)撊绾纬浞掷眠@些優(yōu)勢(shì)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(jì)文檔,具體就是設(shè)計(jì)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(chǔ)的信息庫,可以通過數(shù)據(jù)字典了解庫、表、字段不同層級(jí)的關(guān)系、存儲(chǔ)、類型等信息。第四就是研究ETL腳本,具體就是學(xué)習(xí)幾個(gè)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(duì)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(shí)間、渠道、業(yè)務(wù)種類等多個(gè)維度撈幾條數(shù)據(jù),觀察某個(gè)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(shí)我們可以了解數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)知識(shí),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(shí)。
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