数据仓库分层4层模型是指将数据仓库划分为ODS层、DWD层、DWS层和ADS层。以下是各层的详细解释：1. ODS层（操作数据存储）定义与职责：ODS层是数据仓库的入口，负责原始数据的接入与临时存储。主要特点：数据完整性：保留原始数据的全貌，不做或少做数据转换。历史记录：通常保留一定时间段内的历史数据。数据源多样性：

一、数据仓库的星型模型 数据仓库的数据模型是数据在其中的组织方式，它类似于信息图，能够清晰地展示数据之间的关系。星型模型是数据仓库中一种常见且重要的数据建模方法。它由一个中心的事实表和多个环绕其周围的维度表组成，形状类似于星星，因此得名。这种模型简化了查询过程，提高了数据分析的效率。二...

2.1 普通数据仓库构建方法。对于普通数据仓库的构建，企业在对整个系统的建设综合各种因素的基础上，将整个项目的实施分阶段、分步骤实施，可以在每一阶段建设的基础上分阶段纳入不同的业务系统，逐步建立起一个综合的、专题较为完善的、适合部门、子单位使用的完整的数据仓库系统，从而才能使投资尽快获得收...

四、数据仓库的应用场景业务分析：支持销售趋势、用户行为等主题分析。数据服务：通过ADS层接口为BI工具、移动应用提供数据。数据治理：元数据管理、数据质量监控依托数仓分层实现。总结：数据仓库通过主题化、集成化、稳定化的设计，结合分层架构，实现了数据的高效利用和灵活扩展。对于数据产品经理而言，理解数...

事实表： 定义：事实表存储具体的业务度量和数值数据。 内容：包含如销售量、订单信息等定量数据，这些数据通常可加，适合进行深度分析。 作用：是数据仓库中进行数据分析的核心，提供了深入洞察业务情况的可能性。维表和事实表的关系： 星型模型：数据仓库的星型模型将事实表置于中心，周围环绕着多个维度...

四、事实星座模式（Fact Constellation）或星系模式（galaxy schema）数据仓库由多个主题构成，包含多个事实表，而维表是公共的，可以共享，这种模式可以看做星型模式的汇集，因而称作星系模式或者事实星座模式。本模式示例如下图所示：如上图所示，事实星座模式包含两个事实表：sales和shipping，二者共享维表。

DIM（维度表）：建立一致数据分析维表，降低数据计算口径和算法不统一风险。ADS（Application Data Service，应用数据层）面向业务需求进行定制开发，包含复合派生指标和标签。二、数据仓库实施流程 数仓模型从设计到实施构建上线的整体流程包括五个主要环节：数据调研 对业务体系和数据进行盘点，了解核心业务的...

您好，数据模型最大的优点就是其基于分析优化的数据组织和存储模式。举个简单的例子，电子商务网站的操作数据库中记录的可能是某个时间点，某个用户购买了某个商品，并寄送到某个具体的地址的这种记录的集合，于是我们无法马上获取2010年的7月份到底有多少用户购买了商品，或者2010年的7月份有多少的...

（一）数据源 是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部信息和外部信息。内部信息包括存放于 RDBMS 中的各种业务处理数据和各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场信息和竞争对手的信息等等； （二）数据的存储与管理 是整个数据仓库系统的核心。数据仓库的真正关键是数据的存储和...

一、数仓分层与架构选择 数仓分层：意义：数仓分层有助于数据复用、减少重复开发、实现数据血缘追踪以及将复杂问题简单化。规范：数仓从下往上一般分ODS（操作数据存储）->DWD（数据仓库明细层）->DWS（数据仓库汇总层）->ADS（应用数据服务层）4层。主流数仓架构：基于Lakehouse(湖仓一体)的流批一体架构...