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  • 本课程将基于理论和实践讲解数据仓库

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    实战驱动

讲师介绍

  • 多年移动互联网产品设计和开发经验,带领团队完成多个知名互联网产品,历任多家知名公司Java和大数据架构师,负责过多个大型Java和大数据系统的架构和开发。精通Java、Go、Python、大数据、K8S、NewSQL等语言和技术,对分布式、高并发、高可用、微服务、缓存、虚拟化、海量数据处理有丰富的实战经验和解决方案。

  • 课程详情

    什么是数据仓库呢?

    数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据,借助数据仓库的分析能力,企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时,随着时间的推移,数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十分宝贵的。

    数据仓库建模的意义是什么呢?

    如果把数据看作图书馆里的书,我们希望看到它们在书架上分门别类地放置;如果把数据看作城市的建筑,我们希望城市规划布局合理;如果把数据看作电脑文件和文件夹,我们希望按照自己的习惯有很好的文件夹组织方式,而不是糟糕混乱的桌面,经常为找一个文件而不知所措。

    数据模型就是数据组织和存储方法,它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。只有将数据有序的组织和存储起来之后,数据才能得到高性能、低成本、高效率、高质量的使用。



    数据仓库建模的最终目的是什么呢?

    高性能:良好的数据模型能够帮助我们快速查询所需要的数据。

    低成本:良好的数据模型能减少重复计算,实现计算结果的复用,降低计算成本。

    高效率:良好的数据模型能极大的改善用户使用数据的体验,提高使用数据的效率。

    高质量:良好的数据模型能改善数据统计口径的混乱,减少计算错误的可能性。



    本课程将基于理论和实践讲解数据仓库,包含基础知识:数据仓库建模方法论、数据仓库分层模型、数据仓库构建流程、事实表、维度表、指标体系、拉链表、维度模型等 ,基于真实电商业务作为实战,讲解电商数仓的整个构建过程,让大家在实战中理解和掌握数仓的理论知识。

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