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前期回顾：
⼤数据是如何产⽣的？大数据的特点是什么？什么是埋点？如何进行数据埋点？【超详细介绍】
对于这么多种类，这么大体量的数据是如何存储的呢？
所以数据仓库就应景而生了。
目录
数据仓库（数据是如何存储的）
1 什么是数据仓库？
数据仓库(Data Warehouse)，简称DW。数据仓库顾名思义，是⼀个很⼤的数据存储集合，出于企业的分析性报告和决策⽀持⽬的⽽创建，对多样的业务数据进⾏筛选与整合。它能为企业提供⼀定的BI（商业智能：例如数据挖掘、数据分析和数据报表）能⼒。有了数据报表，还可以指导业务流程改进。
2 数据仓库解决什么问题？
数据仓库是应景大数据而生的，解决的问题无非就是存储和快速提取， 另外还有跨部⻔应⽤的功能。
对于不同数据整合到了数据仓库之后，也就是大数据有了存储的位置；我们可以不同的部门进行不同的应用（例如数据挖掘、数据分析、报表展示和查询等等）；而快速提取是我们对于数据仓库的基本需求，所以数据仓库在设计起初就要具备快速提取的功能。而技术实现呢，就是分布式。
3 数据仓库的主要特征
- ⾯向主题的 传统数据库最大的特点就是面向应用进行组织数据，一个业务系统管理一部分企业数据，多个业务系统之间呢是相互分离的，而数据仓库则是面向主题的。 我们可以通过从上图中的源数据那部分看到，它把多个业务的数据来整合，所以是面向主题的。
- 集成的 集成是指数据仓库中数据必须是一致的，也就是我们要通过ETL进行软码编辑。数据仓库的数据是从原有的、分散多个数据仓库、数据文件、用户日志中抽取出来的，那数据来源上可能既有内部数据，又有外部数据。 数据仓库中的数据是为分析而服务的，而分析呢又需要多种、广泛的不同数据源、数据，以便进行比较、鉴别。因此数据仓库中的数据必须从多个数据源中获取。那这些数据源就包括我们在上篇博客介绍过的内部数据、外部数据、文件系统以及网上的其他数据等。这些是通过数据集成而形成数据仓库的数据，所以它是集成的。
- 稳定的(不易失的) 数据仓库中的数据反映的是一段相当长时间内历史数据的内容，是不同时间点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的一个导出数据，一旦数据进入仓库以后，一般情况下会较长时间的保留。数据经加工和集成进入数据仓库后极少更新，所以是稳定的，它保留的时间长也是稳定的、不易失的。
- 时变的(反映历史变化的) 数据仓库中包含各种意思的历史数据。数据仓库中的数据与某个特定的日期，例如星期、月份是有关系的。虽然数据仓库不会修改数据，但并不是说数据仓库的数据啊是永远不变的，数据仓库的数据也需要更新以适应新的需求。数据仓库的数据随时间的变化主要表现在以下几个方面： 1.数据仓库的数据时限一般来说远远长于操作类型的数据库时限； 2.业务系统存储的是当前数据，而数据仓库中的数据是历史数据； 3.数据仓库中的数据是按照时间顺序进行追加的，都在于时间属性，这就是反映了历史变化的数据。
4 数据仓库与数据库区别
数据仓库与数据库的区别，实际上就是OLTP（联机事物处理过程），也称为面向交易的处理过程，和OLAP（联机分析处理）的区别。
在看具体的差异之前，需要特别提醒的是，数据仓库的出现并不是要取代数据库，它们是各有各的用处的。
- 先从面向来看，数据库面向的是事务，也就是OLTP(联机事务处理过程)，而数据仓库呢面向的是分析，也就是OLAP(联机分析处理)。
- 再看一下用户，对于数据库来说，它的用户是DBA开发；对于数据仓库来说呢，它的用户就是经理、主管、分析人员，可以看出数据仓库是针对于分析的；
- 对于功能而言，数据库是针对于日常操作的，而数据仓库是对于长期信息需求，用来决策支持的。
- 再看一下数据，数据库当中存储的是当前的、最新的，而数据仓库呢存储的是历史的、跨时间维护的，所以数据库当中信息比较久远的数据可以入仓，也就是存储到数据仓库中来。
- 再看一下用户数，数据库是数百到数亿的，例如我们是一个电商数据库，那他的用户可能就达到了上亿，而对于数据仓库可能只达到了数百，因为是给企业内部人员来进行使用的。
- 再看一下设计规模，数据库呢是GB到TB的，那对于数据仓库来说呢，它存在是历史数据，所以肯定是大于TB的。
我们以银行业务为例来具体的说明一下。数据库是事务系统的数据平台，那客户在银行做的每一笔交易都写入数据库记录下来，这里可以简单的理解为用数据库来记账。而数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，也就是从数据库中获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据。比如某银行某分行一个月发生多少交易，该分行当前存款余额是多少，如果存款多、消费交易多，那么该地区就有必要设立ATM。银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万来计算。税务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据，这些数据就是海量的，汇总计算比较慢一些，但是只要能够提供有效的分析数据就达到了目的了。
因此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、决策需要而产生的，它绝不是所谓的大型数据库。
5 数据仓库架构
数据仓库是大数据时代的必然产物，而且它还具有四个特征：面向主题的、集成的、稳定的、时变的。那么我们用它来解决的问题就是存储大数据量、快速提取、还有跨部门应用。那针对于跨部门应用和快速提取，我们就要设计好数据仓库的架构。那数据仓库的架构主要从四个方面来考虑：一个是性能，比如提取速度快；一个是成本，也就是数据仓库到底有多少个集群等等；还有效率和还有质量，这四点之间取得最佳的平衡。
而主流的方法呢是分层架构。
- 第一层，ODS层，是数据准备区，数据来源是各个业务系统的数据，物理模型和业务系统模型是一致的。
- 第二层，DWD层，数据来至于ODS层，数学模型与ODS层一致，那其实也是与业务系统模型一致。
- 第三层，DW层，数据来自是第二层DWD层，是DW事实层，采用维度建模，星型架构。这一层可细分为dwb和dws。
- 第四层，DM层，数据来自于下一层的DW层，采用了维度建模，也是星型架构，和DW层是一样的。
- 第五层，ST层，数据来自于DW层，采用的也是维度建模和星型架构。
上述内容是从数据来源及建模方式来说的这样五层的作用。
接下来我们从服务领域、数据ETL来看一下这五层的作用。
数据仓库系统的数据来源于不同的数据源，例如MySQL、ORACLE和文档等等，而且还提供不同的数据应用。数据是自下层流入到数据仓库，然后向上层开放数据应用。数据仓库只是中间的一个数据管理平台，所以我们在架构数据仓库系统的时候都采用分层架构。
来看一下名企的数据仓库。
华为采用的是分层架构。
星环专有采用的也是分层架构。
6 数据仓库元数据管理
我们介绍在数据仓库进行架构的时候，从四个方面进行考量和平衡，如质量、性能、效率、还有成本。那分层架构上可以看出来，它是在效率和效能上进行考察的，质量方面就要靠元数据的管理和数据治理来实现了。
什么是元数据？
那我们先来介绍一下什么是元数据。
元数据主要是记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系（例如我们架构的这五层，层与层之间的映射关系要靠元数据来保存），监控数据仓库的数据状态以及ETL任务的运行。一般会通过元数据质量库来统一地存储和管理原数据，其主要目的呢就是使数据仓库的设计、部署、操作和管理达成协同和一致，保证数据质量，这是元数据的定义。
而我们关键要看的就是模型的定义、层级的映射关系、ETL的任务运行状态，这都是元数据来负责的。所以说元数据是数据仓库系统的一个重要的组成部分，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响了数据仓库的构建、使用和维护。由于数据仓库的数据来源种类比较多，例如MySQL、日志、外部数据等等。在这些元数据进入数据仓库时，要经历ETL（抽取、转换、加载）这些操作步骤，所以元数据就是定义源数据到数据仓库的映射关系、转换规则等等。同理，在数据应用层，也就是用户在使用数据的时候，也是通过元数据来访问数据的，因为元数据记录了数据的位置。
元数据具体的工作内容
那在数据分析的时候，我们也要知道数据清洗的规则是如何的，所以我们来看一下元数据具体的工作内容。
- 元数据针对于ETL，它存储了抽取方法、映射规则等等。
- 对于清洗工具，它又存储了这样清洗的一些规则。
- 对于相关人员使用，它存储了一些数据质量、数据是如何组织的。
- 对于数据仓库的建模，它存储数据是如何定义的、数据有效值、数据仓库的模型等等。
- 对于查询工具、前端工具、报表工具，也就是数据应用层，用户在使用的时候，元数据它包含了查询的定义、数据导出属性以及数据之间的映射关系。
元数据分为技术元数据和业务元数据
从我们介绍元数据保存的信息，我们可以看出，元数据分为技术性的元数据，还有业务性的元数据。
技术元数据，它是被开发或者是管理数据仓库的这些IT人员使用的，它描述了与数据仓库的开发管理，以及维护相关的数据。例如包含数据源的信息都来自于哪一个部分的数据（比如MySQL，或者哪一个业务的）、数据转换的描述（也就是不同的数据源是如何入仓的）、数据仓库的模型、数据的清洗与更新的规则、数据映射和访问权限等等。
对于业务元数据呢，它是对管理层和分析人员来服务的，但是从业务角度来描述数据，包括一些商务数据、数据仓库中有什么数据、数据的具体位置在什么地方和数据可用性等等。
这就是我们元数据的作用，所以说元数据贯穿了数据仓库构建的整个过程，直接影响了数据仓库的构建（也就是IT人员使用的那部分元数据）、使用（也就是管理层和分析人员）和维护（也是IT人员）。
所以数据仓库的元数据管理记录很重要，保证数据仓库中的数据质量，可以对元数据进行管理。那还有一点呢，就是对数据进行治理。数据治理有广义上的，还有狭义上的。在这里我们只介绍狭义的，也就是从数据分析的角度来介绍一下数据治理如何影响数据质量、影响分析的。
7 数据治理
都知道数据是企业的核心资产，而数据治理能成就企业的未来，特别是那种进行数据服务的公司，还有银行等。数据治理涉及到数据质量、数据管理、数据政策以及商业过程管理等。治理呢主要治理的是脏数据。那我们先来看一下脏数据的种类，以及对于不同种类的脏数据我们是如何处理的。
脏数据的种类
- 数据缺失。 为了不影响分析的准确性，一般情况下我们是有两种方案来应对这种缺失数据的。 第一种就是对于这种缺失数据，我们不把它纳入到分析范围里面，那这种情况适合于我们数据量比较多的情况下，也就是当我们数据量比较多，那对于缺失的数据我们删除可能不会影响我们最终的分析结果。但是如果我们样本量比较少，又把缺失的删除掉，那它可能会影响我们的分析。 第二种方式，就是想办法想一些计算逻辑，或者是数据进行重新提取这样的方式来对数据进行填充。如填充中位数、众数或者均值。
- 数据重复。 那在这种时候，就要进行分析去掉重复记录了。
- 数据错误。 数据没有严格按照规范进行记录，这种情况下只能人工干预了，而干预的方式呢就有很多种了。那因为公司、业务、甚至数据，干预手段都是不一样的，可以做一张清洗规则表来进行错误匹配
- 数据不可用。 也就是数据正确但不可用，也就是这个数据没有价值了。例如我们要收集所有的全国学生的一些基本信息，结果只收集了学生的姓名，名字是没有错，但是不知道是哪个学校的，不知道年龄、专业、班级等等，甚至所在的城市。那这样的数据是毫无价值的，即数据不可用。从源头也就是你数据收集就出错了，就只能从源头来改了。
数据治理原则
虽然不同的脏数据种类，我们有不同的解决方案，但是真的有一些脏数据出现了，我们的代价是很大的。比如第四类数据不可用，真的是从头再来。所以说我们一定要对数据进行治理，治理的原则就是两方面。
一方面是约束输入，比如必须添加的、数据的类型是什么，也就是规则要统一；另一方面就是规范的输出——统一语义，也就是我们口径、计算方式都一样，然后要有一个公司级别的语义字典。这样我们在用数据的时候就不会出现错误了，在收集数据的时候也不会出现数据不可用了。
知识拓展（数据集市）
数据仓库规模⼤、周期⻓，⼀些规模⽐较⼩的企业⽤户难以承担。因此，作为快速解决企业当前存在的实际问题的⼀种有效⽅法，独⽴型数据集市成为⼀种既成事实。
数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，数据集市就是满⾜特定的部⻔或者⽤户的需求，按照多维的⽅式进⾏存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，⽣成⾯向决策分析需求的数据⽴⽅体。
数据集市主要是针对⼀组特定的某个主题域、部⻔或者特殊⽤户需求的数据集合。这些数据需要针对⽤户的快速访问和报表展示进⾏优化，优化的⽅式包括对数据进⾏轻量级汇总，在数据结构的基础上创建索引。
数据集市的⽬标分析过程包括对数据集市的需求进⾏拆分，按照不同的业务规则进⾏组织，将与业务主题相关的实体组织成主题域，并且对各类指标进⾏维度分析，从⽽形成数据集市⽬标说明书。内容包括详细的业务主题、业务主题域和各项指标及其分析维度。
结束语
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