数据仓库中的分层思想你在实际是如何使用的:比如ODS层、DW层、DM层你们那边是如何实现
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从贵州电信网厅，到阿尔巴尼亚TTNET、委内瑞拉Cantv的固网激活等项目，再到激活产品研发，在中兴软创国际OSS产品线开发岗位上有6年开发经验，如今在阿里云业务运营中台做商品和账务，对企业级应用开发和架构有丰富经验。最下层是数据引入层，即ODS(Operational Data Store)，操作数据存储，如数据库的Binlog、业务日志这些业务侧应用实时产生的数据；
往上一层即数据仓库的中间层，也称为数据公共层，包含 数据维度表(DIM: Data Warehouse Dimension)、数据明细表(DWD: Data Warehouse Detail)、数据汇总表(DWS: Data Warehouse Summary)。 数据维度表是维度建模的基础，后续的数据分析也都是以维度为依据，如商品类目、门店数据； 数据明细表，则是基于ODS层数据提取出来的实时数据，如用户、交易、评论数据； 数据汇总层，就是基于多个维度对明细数据进行加工汇总得到的数据；
最上层即数据应用层(ADS)，即基于数据中间层的数据，结合业务场景，加工得到的面向实际应用(报表、业务系统)的数据。
可以参考阿里的大数据建设指导体系OneData(dt.alibaba.com/onedata.htm)
2020-03-31 14:36:36赞同 展开评论 打赏
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