【数据仓库-零】数据仓库知识体系 ing

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通过熟悉构建数仓整体的过程，可以系统的了解

• 数仓构建理论：能够站在全局角度看数仓的运行架构，数仓执行流程。
• 了解到构建数仓的每一步对应使用哪些技术；

总之学习数仓为我们提供了构建、管理和优化大数据架构的关键技能和知识。

接下来我们了解下数据仓库都有哪些知识点需要我们进行学习：

一. 数仓基本概念

• 数据仓库基础概念、建立数据仓库的由来
• 数据仓库架构： 1.数据集市、2.immon企业工厂架构、3. Kimball数据仓库架构、4.混合型数据架构
• 数据仓库常见术语解析：维度模型和事实表
• 数据仓库中ETL的概念
• 数据仓库需求有哪些

【数仓基础（一）】基础概念：数据仓库【用于决策的数据集合】的概念、建立数据仓库的原因与好处

【数据仓库基础（二）】数据仓库架构

【数据仓库基础（三）】抽取-转换-装载

【数据仓库基础（四）】数据仓库需求：基本需求和数据需求

二. 离线数仓建设方法论

1. 数仓分层方法
2. 数仓建模方法：有如下三种方法： –（三）范式法 – 维度建模法 – 实体建模法
3. 维度建模详解
4. 数仓实施步骤

【数据仓库设计基础（一）】关系数据模型理论与数据仓库Inmon方法论

【数据仓库设计基础（二）】维度数据模型

【数据仓库设计基础（三）】数据集市

【数据仓库设计基础（四）】数据仓库实施步骤

维度建模和星型雪花模型的原则

三. hadoop与数据仓库的配合

1. hadoop生态圈与数据仓库
2. 了解数据抽取、转换和加载的概念
3. ETL工具都有哪些：flink、hive等
4. 如何进行数据的（ETL）清洗、转换和汇总

【数据仓库-9】hadoop生态圈与数据仓库

四. 数仓规范建设指南

1. 数仓公共开发规范，见如下开发规范 – 层次调用规范 – 数据类型规范 – 数据冗余规范 – NULL字段处理规范 – 指标口径规范 – 数据表处理规范 – 表的生命周期管理
2. 数仓各层开发规范，见如下规范 – ODS层设计规范 – 公共维度层设计规范 – DWD明细层设计规范 – DWS公共汇总层设计规范
3. 数仓命名规范：词根设计规范

五. 数据可视化

常见的数据可视化工具
如何设计仪表板和报表