数据中台或数仓如何避免数仓模型 “烟囱式” 建设保姆级教程

数据中台或数仓如何避免数仓模型 “烟囱式” 建设保姆级教程在数据仓库的建设过程中 烟囱式开发模式的问题不容忽视

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目录

第一章 数仓建设痛点

1.1 烟囱式开发

1.1.1 存在的问题

1.2 数据孤岛

1.3 优化数仓模型的必要性

第二章 数仓模型设计的理想状态

2.1 数据模型的可复用性

2.2 数据模型的完善度和规范度

第三章 衡量数仓模型的标准

3.1 衡量完善度的标准

3.2 衡量复用度的标准

3.3 衡量规范度的标准

第四章 优化数仓模型的实践方法

4.1 建立完善的数据治理体系

4.2 提升数据模型的复用性

4.3 加强数据模型的规范性


第一章 数仓建设痛点

1.1 烟囱式开发

在数据仓库的建设过程中,烟囱式开发模式的问题不容忽视。此模式通常表现为,各个部门或团队为满足自身需求,独立进行数据模型的开发,由此引发大量的重复工作以及计算资源的浪费。在这一模式下,每个系统均拥有独立的数据处理流程和存储结构,彼此间却缺乏高效的集成与数据共享,进而形成所谓的数据孤岛现象。

1.1.1 存在的问题

  • 资源浪费:烟囱式开发导致资源利用效率低下。由于各系统间缺乏协同,相同的数据集可能在不同系统中被多次处理,这不仅占用了大量的计算资源,还增加了运营成本。例如,在多个部门分别开发的数据仓库中,可能都对同一批客户数据进行了清洗、转换和存储,而这些工作本可以通过集中处理来避免重复。
  • 数据不一致:数据的准确性和一致性是数据仓库建设的基础,

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