3、如何构建数据仓库？
数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本
1）调研：业务调研、需求调研、数据调研
2）划分主题域：通过业务调研、需求调研、数据调研最终确定主题域
3）构建总线矩阵、维度建模
总线矩阵：把总线架构列表形成矩阵形式，行表示业务处理过程，即事实，列表示一致性的维度，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关（交叉探查）
4）设计数仓分层架构
5）模型落地
6）数据治理
4、什么是数据中台？
数据中台是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务和企业的业务有较强关联性，是企业所独有且能复用的，他是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协助的成本，也是差异化竞争的优势所在。
数据中台是通过整合公司开发工具、打通全域数据、让数据持续为业务赋能，实现数据平台化、数据服务化和数据价值化。数据中台更加侧重于“复用”和“业务”。
5、数据中台、数据仓库、大数据平台、数据湖的关键区别是什么？
1）基础能力上的区别
数据平台：提供的是计算和存储能力
数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论的指导下建设的一整套的数据表
数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值
数据湖：一个存储企业各种各样原始数据的大型仓库，包括结构化和非结构化数据，其中湖里的数据可供存取、处理、分析和传输
2）业务能力上的区别
数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集
数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表
数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业数据产生价值的能力，为业务提供服务的主要方式是数据API
数据湖：数据仓库的数据来源
总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务，数据中台在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。
6、大数据有哪些相关的系统？
数仓设计中心：按照主题域、业务过程，分层的设计方式，以维度建模作为基本理论依据，按照维度、度量设计模型，确保模型、字段有统一的命名规范
数据资产中心：梳理数据资产，基于数据血缘，数据的访问热度，做成本的治理
数据质量中心：通过丰富的稽查监控系统，对数据进行事后校验，确保问题数据第一时间被发现，避免下游的无效计算，分析数据的影响范围。
指标系统：管理指标的业务口径、计算逻辑和数据来源，通过流程化的方式，建立从指标需求、指标开发、指标发布的全套协作流程
数据地图
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