大数据分析常用方法
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数据仓库基本架构
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一、数据操作层ODS（Operational Data Store）&sma&<p>用于原始数据在数据平台的落地，这些数据从<span style=""><strong>数据结构</strong></span>、数据之间的逻辑关系上都与数据层基本一致。在源数据进入这一层时，通常要进行数据清洗，如业务字段提取、去掉不用字段、脏数据处理等。默认保留近30天的数据，表命名规范为：ods_主题_原表名。</p><p><br/></p>
二、数据维度层DIM（Dimension Data Layer）&sma&<p>主要用于存储公共的信息数据，如地理位置、时间、数据格式一般是维表，如以国家ID等字段为主键，按需存储，保留历史至今的所有数据。表命名规范为：dim_业务描述，如dim_time。</p><p><br/></p>
三、数据明细层DWD（Data Warehouse Detail）&sma&<p>数据明细层为了满足DWS层和DM层无法覆盖的需求，用于源系统数据在数据平台中的永久存储，所以默认保留历史至今的所有数据，表命名规范为：dwd_主题域_描述，如dws_driver_detail 司机个人信息表。</p><p><br/></p>
四、数据汇总层DWS（Data Warehouse Service）&sma&<p>主要包含两类汇总表，一是细粒度的宽表，二是粗粒度的汇总表。例如打车业务，包含基于订单、乘客、司机、车辆等细粒度的宽表和基于维度组合如（用户日下单量汇总、用户日完单量汇总、司机日接单量汇总）的粗粒度汇总表。DWS层的汇总数据目标时满足80%的业务计算，默认保留历史至今的所有数据，表命名规范为：dws_主题域_描述，如dws_订单_今日下单量。</p><p><br/></p>
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一、数据操作层ODS（Operational Data Store）&sma&<p>用于原始数据在数据平台的落地，这些数据从<span style=""><strong>数据结构</strong></span>、数据之间的逻辑关系上都与数据层基本一致。在源数据进入这一层时，通常要进行数据清洗，如业务字段提取、去掉不用字段、脏数据处理等。默认保留近30天的数据，表命名规范为：ods_主题_原表名。</p><p><br/></p>
二、数据维度层DIM（Dimension Data Layer）&sma&<p>主要用于存储公共的信息数据，如地理位置、时间、数据格式一般是维表，如以国家ID等字段为主键，按需存储，保留历史至今的所有数据。表命名规范为：dim_业务描述，如dim_time。</p><p><br/></p>
三、数据明细层DWD（Data Warehouse Detail）&sma&<p>数据明细层为了满足DWS层和DM层无法覆盖的需求，用于源系统数据在数据平台中的永久存储，所以默认保留历史至今的所有数据，表命名规范为：dwd_主题域_描述，如dws_driver_detail 司机个人信息表。</p><p><br/></p>
四、数据汇总层DWS（Data Warehouse Service）&sma&<p>主要包含两类汇总表，一是细粒度的宽表，二是粗粒度的汇总表。例如打车业务，包含基于订单、乘客、司机、车辆等细粒度的宽表和基于维度组合如（用户日下单量汇总、用户日完单量汇总、司机日接单量汇总）的粗粒度汇总表。DWS层的汇总数据目标时满足80%的业务计算，默认保留历史至今的所有数据，表命名规范为：dws_主题域_描述，如dws_订单_今日下单量。</p><p><br/></p>
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