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漫谈 | 大牛带你从0到1构建数据仓库实战
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本文从数仓架构之流派之争，数仓建设之三步调研，划分主题域和总线矩阵，数仓架构之美，数据治理和数据质量等全局展开。
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
Kimball：数据仓库大师，分而治之的战术家！践行家！
秦始皇：在中央实行三公九卿，地方废分封、立郡县，同时 书同文，车同轨，统一度量衡。
数仓建设：整体架构分4层12个主题，逆规范化、维度建模，同时 统一模型规范，开发规范，数据类型等。。。
类比一下，就会发现：历史总是惊奇的相似！
一句话总结数仓建设：通过三步调研（业务调研、需求调研、数据调研），划分主题域，确定主题。然后构建总线矩阵，维度建模（星型模型、四步建模）。设计数仓分层架构（ods-dwd-dws-ads），定制规范（命名规范、模型规范、开发规范、流程规范）。数据治理（数据质量，数据安全，元数据管理）。开工ETL/BI，迭代开发。
* * 开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。
福利：
01. 公众号后台回复「06」获取「The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition」维度建模权威指南（第三版）等文中经典数仓著作电子书籍赠送。
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