原文链接:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33 今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构 数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的O

参考资料: 数据仓库ODS.DW和DM概念区分:https://www.jianshu.com/p/72e395d8cb33

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今天看了一些专业的解释,还是对ODS.DW和DM认识不深刻,下班后花时间分别查了查它们的概念. ODS——操作性数据 DW——数据仓库 DM——数据集市 1.数据中心整体架构   数据中心整体架构 数据仓库的整理架构,各个系统的元数据通过ETL同步到操作性数据仓库ODS中,对ODS数据进行面向主题域建模形成DW(数据仓库),DM是针对某一个业务领域建立模型,具体用户(决策层)查看DM生成的报表. 2.数据仓库的ODS.DW和DM概念   ods.dw.dm区分 3.ODS.DW.DM协作层次图

DW组成部分简介 DW的组成部分有:针对数据源的分析.数据的ETL.数据的存储结构,元数据管理等. 数据源分析 主要是分析要抽取哪些数据,如何抽取(全量还是增量)?它的更新周期是怎么样的?它的数据质量如何? 确定数据的格式,数据的域. ETL ETL之前需要知道以下内容,数据源有哪些系统,各个业务系统的RDBMS是什么?是否存在手工维护的数据? 数据抽取分为直接抽取和间接抽取两种 . 直接抽取:直接从业务数据库到DW,中间没有任何过渡,需要你知道业务系统的授权,表名等信息. 间接抽取:采用文件交

转载http://bigdata.51cto.com/art/201710/554810.htm 一.文章主题 本文主要讲解数据仓库的一个重要环节:如何设计数据分层!其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章. 本文对数据分层的讨论适合下面一些场景,超过该范围场景 or 数据仓库经验丰富的大神就不必浪费时间看了. 数据建设刚起步,大部分的数据经过粗暴的数据接入后就直接对接业务. 数据建设发展到一定阶段,发现数据的使用杂乱无章,各种业务都是从原始数据直接计算而得. 各种重复计算,严重浪费了计算资源,需

数据仓库的重要应用是将不同来源的数据和异构数据通过ETL整合在一起,为决策分析提供支撑,若在同一个数据库中分不同用户,此意义不大:假设所有有用户都在一个数据库里,如果因为某个原因数据库重启,那么会影响所有的应用,这违背了 SOA 设计理念中低耦合的思路,当然建在不同的库也是不好的,比如我们要有下钻操作,需要从DW层下钻到ODS层,多个库不方便查询和关联. 在当今这样一个信息技术发展迅速的时代,数据量也在不断的增长,面临这样的压力,总是会有大神提出一些解决方案.比如高层管理人员希望能查看整个公司的

这两天接触到ODS,开始很纳闷,有了DW(Data Warehouse)干嘛还要ODS(Operational Data Store),于是不查不知道,一查吓一跳,这里面还有这么多道道,这里总结一下,当作学习了. 简单说: DW 数据仓库存储是一个面向主题的,反映历史变化数据,用于支撑管理决策. ODS 操作型数据存储,存储的是当前的数据情况,给使用者提供当前的状态,提供即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求. ODS作为数据库到数据仓库的一种过渡形式,与数据仓库在物理结构上不同,能提供高性能

ODS和DW 根据Bill.Inmon的定义,“数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的.随时间变化的,主要用于决策支持的数据库系统”  : ODS (Operational Data Store)操作型数据存储,ODS具备数据仓库的部分特征和OLTP系统的部分特征,它是“集成的.当前或接近当前的.不断变化的”数据,一般不保留数据的变动轨迹,是数据仓库体系结构中的一个可选部分: ODS DW 主要是和源系统表结构相同,表结构随着源系统变化 面向主题的表模型,模型相对稳定 一般只保留最新数据或较短时间

一般在带有ODS的系统体系结构中,ODS都设计为如下几个作用: 1.在业务系统和数据仓库之间形成一个隔离层 一般的数据仓库应用系统都具有非常复杂的数据来源,这些数据存放在不同的地理位置.不同的数据库.不同的应用之中,从这些业务系统对数据进行抽取并不是一件容易的事.因此,ODS用于存放从业务系统直接抽取出来的数据,这些数据从数据结构.数据之间的逻辑关系上都与业务系统基本保持一致,因此在抽取过程中极大降低了数据转化的复杂性,而主要关注数据抽取的接口.数据量大小.抽取方式等方面的问题. 2.转移一部分

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别.在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS的实际

1. 引言 本篇主要讲述操作数据存储(ODS)系统产生的背景.定义.特点,以及它与数据仓库的区别. 在前两篇,笔者介绍了什么是数据仓库?为什么需要数据仓库?数据仓库系统的体系结构是什么?因此可能在读者心里已经形成了企业数据存储的DB~DW两层体 系结构的概念,但在实际应用中,并不总是这样,有时候我们可能需要ODS这一系统来搭建DB~ODS~DW三层数据体系,那么什么是ODS?为什么需要 ODS?ODS与DW的区别又是什么?下面将在第2-6节介绍ODS的理论知识,在第7节以电信运营商为例介绍ODS

这两天看书,发现了和数据仓库相关的还有一个叫ODS的概念,它是企业级的全局数据库,用于提供集成的,企业级一致的数据,包含如何从各个子系统中向ODS抽取数据以及面向主题的角度存储数据. 它和数据仓库的主要区别: 数据仓库是面向主题的.集成的.随时间变化的.非易失的.用于进行战略型决策的数据集合. ODS是一个面向主题的.集成的.可变的.当前的细节数据集合,用于支持企业对于即时性的.操作性的.集成的全体信息的需求.常常被作为数据仓库的过渡,也是数据仓库项目的可选项之一. 在Kimball的<<数据

数仓特征:面向主题,集成,非易失的,时变.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源.为了决策需要而产生的,不是所谓的"大型数据库".   数据库与数据仓库的区别(OLTP 与 OLAP 的区别) 操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询.修改.用户较为关心操作的响应时间.数据的安全性.完整性和并发支持的用户数等问

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

第一部分:连锁零售企业上BI的必要性． 目前国内的连锁零售行业的发展趋势,呈现出产业规模化,经营业态多样化,管理精细化的特点.所谓管理精细化就是"精耕细作搞管理,领先一步订系 统".如今的商业企业在日常的经营过程中,产生了大量的信息,这些信息蕴藏了丰富的经营技巧和市场规律,怎样才能有效的利用这一宝贵的资源是每一个零售企 业最为迫切的愿望.于是,商业BI(Business Intelligent 商业智能分析系统)便诞生了.BI是一种运用了数据仓库.在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据

第一部分:连锁零售企业上BI的必要性． 目前国内的连锁零售行业的发展趋势,呈现出产业规模化,经营业态多样化,管理精细化的特点.所谓管理精细化就是"精耕细作搞管理,领先一步订系统".如今的商业企业在日常的经营过程中,产生了大量的信息,这些信息蕴藏了丰富的经营技巧和市场规律,怎样才能有效的利用这一宝贵的资源是每一个零售企业最为迫切的愿望.于是,商业BI(Business Intelligent 商业智能分析系统)便诞生了.BI是一种运用了数据仓库.在线分析和数据挖掘技术来处理和分析数据的崭

数据源.数据集.同步任务.数据仓库.元数据.数据目录.主题.来源系统.标签. 增量识别字段.修改同步.ES索引.HBase列族.元数据同步.DS.ODS.DW.DM.zk集群地址 == 数据源 数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器. 数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源, 是提供某种所需要数据的器件或原始媒体. 在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息.就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样, 通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接. 1

目录: 1.hadoop入门须知 2.hadoop环境搭建 3.hadoop mapreduce之WordCount例子 4.idea本地调试hadoop程序 5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么?Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分不是应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式.Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理),Hadoo

BI案例:BI在连锁零售业应用(ZT) Posted on 2015-08-25 09:31 xuzhengzhu 阅读(42) 评论(0) 编辑 收藏 第一部分:连锁零售企业上BI的必要性． 目前国内的连锁零售行业的发展趋势,呈现出产业规模化,经营业态多样化,管理精细化的特点.所谓管理精细化就是"精耕细作搞管理,领先一步订系统".如今的商业企业在日常的经营过程中,产生了大量的信息,这些信息蕴藏了丰富的经营技巧和市场规律,怎样才能有效的利用这一宝贵的资源是每一个零售企业最为迫切的愿望.