分类：数据仓库

指标系统

1、指标系统介绍指标系统是一套围绕企业业务目标，对关键数据指标进行标准化定义、自动化计算、可视化展示及动态管理的数字化工具。通过整合分散的业务数据，它可以将抽象的业务场景转化为可量化的指标体系，帮助企业实时掌握运营状态、快速定位问题并支撑决策优化，是连接业务与数据的核心桥梁。背景下面看看指标系

指标系统

一、指标定义指标是用于衡量业务目标达成程度的可量化参数，它是将抽象的业务目标转化为具体、可操作、可衡量的数值标识。在企业运营中，指标如同 “导航仪”，通过对业务数据的提炼和计算，直观展现业务的运行状态、发展趋势和存在问题。例如，电商企业的 “销售额” 指标，能够直接反映企业的销售业绩；互联网产品

调度和报警

配置好建模任务后，如何保障任务连续性和数据质量？比如调度任务若因系统故障、资源不足或代码错误导致失败，未配置监控时需人工巡检才能发现，可能延误数小时甚至数天，如何解决？再比如重要数据必须9点前产出，如何保证？数据是否有重复？值是否准确？下面从数据质量监控分类（完整性、准确性、一致性、时效性）和报

调度和报警

一、任务调度系统在数据仓库中的核心价值在数据仓库体系中，任务调度系统扮演着 "神经中枢" 的角色，其核心作用体现在：自动化流程控制：实现 ETL 作业、数据同步、报表生成等任务的定时触发与执行依赖关系管理：处理任务间的上下游依赖（如必须先完成 ods 层数据加载才能执行 dws 层聚合）资源

数仓理论

一、引言在数据仓库的架构体系中，事实表是承载业务核心数据、支撑数据分析的关键组件。本文将围绕事实表设计展开，从基础概念、设计原则、设计方法到分类应用，系统掌握事实表设计的核心技术，为构建高效的数据仓库奠定基础。二、事实表的基础事实表的定义事实表是维度建模中的核心数据表，用于存储业务过程中产生

数仓理论

一、维度设计基本概念 1.1 维度与事实在维度建模中有两个非常重要的概念：维度和事实。与业务过程相关的数值型字段称为事实，维度则是事实的环境描述。例如在电商场景中，商品维度可包含品牌、类别、款式等维度

数仓理论

数据仓库主要的建模方法为：维度建模和实体关系建模（ER建模）。其他还有ER模型的衍生模型：Data Vault 模型和Anchor 模型，实际工作中很少使用。维度建模

数仓理论

数据库三范式（Normalization）是关系型数据库设计的一套核心理论和准则，目的是减少数据冗余、提高数据一致性、消除数据操作异常。三范式可总结为：原子性、完全依赖主键、不传递依赖主键。第二和第三范式类似，可以归纳为属性强依赖主键。第一范式（1NF）

数仓理论

一、引言 1.1 数仓的作用现在正处在一个数据驱动决策的时代，数据仓库作为管理数据和提供数据支持的工具，在企业决策中发挥着越来越重要的作用。提升决策效率：企业有很多业务系统，产生各种各样的数据，数据仓库能将这些分散的数据进行整合，形成统一的数据模型。分析师与决策者无需在繁杂的数据源间反复切换查询