数据仓库建设实践——如何通过数据仓库建设提升效率并确保数据质量

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网经济的快速发展，全球消费者对汽车的需求越来越旺盛。在全球范围内，公共汽车运营商(PSA)正在竞争激烈，包括美国的Tesla、上海的东风、中国的福特等。全球公共汽车市场规模每年呈现爆炸性增长态势。其中，美国曾经的领先地位已经被中国的车企掌控，新赛道的崛起也给PSA带来巨大的机遇。然而，美国的 Tesla 在上市过程中也面临过很多困难，很难说它是否真正站到了自己的立场上。随着 PSA 的日益壮大，各个供应商之间的竞争也越发激烈，如何确保公司数据的准确性、完整性和时效性，成为国际公共汽车行业中一个难点之一。因此，如何构建数据仓库，作为重要的数据基础设施，对于公共汽车企业来说至关重要。
Google 是世界上最大的搜索引擎公司，其有强大的团队和丰富的资源，能够提供高端的解决方案，例如数据分析平台、AI 机器学习服务等。Google F1 大型公共汽车公司成立于 2007 年，目前已成为全球最大的自动驾驶汽车联盟 (AUTOLIV) 成员。根据 F1 网站的消息报道，截止 2019 年，该公司拥有超过 4000 个员工、总部位于美国纽约，业务遍及北美、欧洲、亚洲、南太平洋和非洲。公司的产品和服务不断超出用户的期望，这是由于它们高度的自动化水平。同时，在项目和销售管理方面也需要依赖于数据驱动的决策制定。因而，数据仓库的建立对于 F1 来说至关重要。
本文将从以下几个方面阐述 F1 数据仓库建设的实践：

1. 数据采集

• 概念介绍
• 操作步骤
• 数据质量保证方法

1. 数据清洗与准备

• 概念介绍
• 操作步骤<