数据仓库太难懂？这可能是全网最透彻的讲解，看完秒懂！

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搞数据仓库，你是不是也踩过这些坑？

把它当成大号数据库使劲塞数据，或者干脆当成BI的附属品。

结果呢？

投入不小，用起来却费劲，数据还是散乱一地，分析决策照样难！

数据仓库到底是什么？它真正的价值在哪？

今天，我们就来一次说清楚，抛开复杂的术语，带你真正搞懂数据仓库是什么以及如何搭建。

一、数据仓库是什么

其实很多企业做数据仓库的时候，都忽略了数仓和BI、数据库的区别。

不少人就盯着底层数据折腾，不去做数据服务和应用。说白了，这就是把数据仓库搞狭义了。

实际上，数据仓库既不是BI的附属，也不是数据库的简单升级。

你可以这么想：

• 公司里的各种数据就像一堆零散的文件，
• 数据库就是装这些文件的柜子，
• 不管文件是啥内容、怎么放的，都往里面塞。

听着是不是很熟？很多公司的数据库就是这么用的。

但问题来了：

文件多了、种类杂了，想找某个文件，还得一个个柜子翻，这效率太低了，成本也高。

这时候就需要：一个档案室，给每个柜子编号、把文件归类分组，这样找起来就快多了。

这个档案室，就是数据仓库。它的核心不是存数据，而是让数据变得好查、好用。

但企业的数据来源往往不止一个数据库，所以需要数据仓库去抓取多个数据源的数据。这个抓取、整理、存进去的过程，就是大家常说的ETL（extract, transform, load）。这么理解企业的数据架构，是不是就清楚多了？

所以说到底，数据仓库的本质，就是：

• 整合多个数据源的历史数据，
• 做细粒度、多维度的分析，
• 帮高层管理者或者业务分析人员做商业决策、出业务报表。

二、数据仓库的架构

简单来说，数据仓库的架构分四个层次：

1.ODS层

存原始数据的地方，直接加载原始日志、数据，不做任何处理。

2.DWD层

结构和数据颗粒度跟原始表保持一致，主要是对ODS层的数据做清洗，比如去掉重复的、纠正错误的。

3.DWS层

以DWD层为基础，做轻度汇总。比如把每天的数据按周汇总一下，方便后续分析。

4.ADS层

专门给各种统计报表提供数据，报表需要什么数据，这儿就准备什么数据。

数仓搭建过程中，数据编排能力很重要。

简单来说，就是：

• 要有多样化的算子和任务调度方式
• 能处理各种不同类型的数据
• 在标准化要求下，得根据各系统原始的指标定义，形成统一的数据处理逻辑。

如果觉得麻烦，可以考虑借助成熟工具。比如低代码实时数据调度平台FineDataLink，在里面完成ODS到DW再到DM层的数据逐层处理，最后输出逻辑统一的数据，企业就能统一高效管理数据。

FineDataLink体验地址→
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（复制到浏览器打开）

这里有个关键点要注意：

数据仓库架构里，

各个系统的元数据会通过ETL同步到操作性数据仓库ODS里，然后对ODS层的数据按主题域建模，形成DW（也就是数据仓库的主体）。

而DM（数据集市）是针对某一个业务领域建的模型，最后决策层看的报表，就是从DM里生成的。

也就是说，我们平时看到的数据报表，不是直接从最底层数据里抽出来的。

举个例子：

你访问数据仓库的时候，就像让图书管理员帮你找资料，管理员不会让你自己进仓库翻，而是根据你的需求，从整理好的区域拿给你。

而怎么让这个“找资料”的过程更高效，就是数据仓库建设里很重要的工作——数据建模，包括数据怎么存、逻辑上怎么组织、核心概念怎么定义等等。

问题来了：

不同分厂用的信息系统可能是不同厂商的，这就导致数据仓库里的数据来源特别杂：

• 有前端系统的（比如供应商系统、招标系统）
• 有MES系统的（每个分厂的MES可能还不一样）
• 还有业务系统的（像CRM、OA、SAP这些，不同分厂用的版本、格式可能都有差异）。

于是，数据结构、标准、流程流转方式都不一样。这就导致数据根本没法统一管理，参考价值就没了，等于白忙活一场。你是不是也遇到过这种情况？

这种时候，通常的解决办法就是：实现数据中心化、逻辑统一化。

具体来说：

就是从众多跨地域的业务系统里，

• 通过实时同步增量数据的方式，把分散的数据汇总到统一的数据中心，
• 从业务数据库里原封不动地把表取出来，
• 形成数据仓库的ODS层，给后面的加工处理当原材料。

三、数据仓库怎么搭建

看到这里，可能有小伙伴好奇，数仓到底该怎么搭建呢？

搭建数据仓库不是拍脑袋就能成的，得一步一步来，每个环节都得考虑清楚。

我用过来人的经验告诉你，千万别上来就闷头建表、导数据，先把前期准备做扎实了，后面能少走很多弯路。

第一步：明确业务目标和需求

这是最开始，也是最关键的一步。

你得搞清楚：公司建这个数仓是为了啥？

• 是给领导看经营报表，
• 还是帮业务部门分析用户行为，
• 还是为了监控业务流程里的问题？

很多人跳过这一步，最后建出来的数仓跟业务脱节，没人用，那不就白搭了吗？

具体要做的就是：

• 跟业务部门、决策层多聊，把他们的需求一条条列出来。
• 确定营收、用户数、转化率这些核心指标，它们会直接影响后面的数据模型设计。
• 明确数据的时间范围，历史数据的多少，会影响存储和计算的方案。

需求不明确，后面的架构设计、数据处理都会跑偏。

第二步：梳理数据源

知道了要做什么，接下来就得看看数据从哪来。

公司里的数据一般都分散在各个地方：

• 业务系统：比如ERP（财务数据）、CRM（客户数据）、OA（办公数据）。
• 数据库：MySQL、Oracle这些，里面存着交易记录、用户信息之类的。
• 日志文件：比如网站的访问日志、APP的操作日志，里面有用户的行为数据。
• 第三方数据：比如从合作方那拿的行业数据，或者买的用户画像数据。

梳理的时候，要记下来：

• 每个数据源的格式：是表结构数据，还是JSON、CSV这种文件
• 更新频率：是实时更新，还是每天更新一次
• 数据量大小：是大批量数据还是少量数据
• 数据的质量：有没有缺失值、重复值，字段定义是不是清晰

这些信息后面做ETL的时候都得用到。数据源梳理得越细越好，别漏了哪个系统，不然后面分析的时候发现少了关键数据，再回头补就麻烦了。

第三步：设计数据仓库架构

前面说过数仓架构分ODS、DWD、DWS、ADS这几层，由于篇幅限制，这里按ODS、DW、DM简单讲一下各层的编排逻辑：

• ODS层：数据存储一般会跟着来源业务系统的分类走，原来系统里怎么分类，这儿就怎么存，数据模型完全不变，原样保留。
• DW层：这是数据仓库的主体。会把ODS层的数据按主题建各种模型，比如销售主题、用户主题，让数据围绕业务主题组织起来。
• DM层：也就是数据集市或宽表。这一层是面向最终应用的，一般根据前端报表、业务包的需求来设计。所以DM层的表不用考虑复用，一张表就对应一个报表的需求，这样用起来最直接。

结语

说白了，建数据仓库不是追求技术高大上，而是要实实在在地解决问题。

它能帮你：

• 把散落在各处的数据汇集起来，清洗干净、整理有序
• 让数据好查、好用
• 真正服务于业务分析和决策

但搭建数仓是个循序渐进的过程，别想着一步到位。

可以先从最急迫的业务需求入手，比如先实现几个关键报表，一步步搭建（ODS->DWD->DWS->ADS），跑通流程，再慢慢扩展。

一个贴合业务、能快速响应的数据仓库，才是企业用好数据资产、帮助业务增长的关键一步。

现在，你对数据仓库的定位和价值，是不是更清晰了？