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开讲之前，我们先来回顾一下数据仓库的定义。
数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。这个概念最早由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年在《建立数据仓库》一书中提出，近年来却被愈发广泛的提及和应用，不信看下图：
到底是什么，让一个从上世纪90年代提出的概念，在近几年确越来越热？带着这个问题，我们来了解一下产业真实的变化。
根据统计局的数字显示，近年来数字经济总体规模占GDP的比重越来越高，截止2018年将近35%；数字经济增速与GDP增速的差距逐渐拉大，远高于同期GDP增速。
在 2014年，“新常态”一词被首次提出，指出从当前中国经济发展的阶段性特征出发，适应新常态，保持战略上的平常心态。意味着经济新常态下，要适应GDP从高速增长转变为中高速增长的态势，吃资源饭、环境饭、子孙饭的旧发展方式正在让位于以转型升级、生产率提高、创新驱动为主要内容的科学、可持续、包容性发展，从要素驱动、投资驱动转向服务业发展及创新驱动。
在新常态下，数据经济背后的信息化正催生数据发挥着巨大价值，未来也会一样。
在这样的背景下，“数据”、“数据分析”、“人工智能”、“IOT”这些行业关键词在百度指数搜索趋势一路攀升。而随着转型的深入，人工智能和物联网技术被越来越广泛的接受和应用，这背后所产生的数据呈大规模增长态势，数据被依赖的程度越来越高。
所以，回到文章开头的问题“数据仓库，一个从上世纪90年代提出的概念，为啥近几年确越来越热了呢？”答案就是随着时代的发展，数据的价值正在被无限的索求、挖掘与放大。其价值的背后需要数据采集、存储、互通、治理、运用的一整套机制。
那么问题又来了，该怎么做才能正确构建企业数据仓库？
别慌！干货来了！接下来就是数据仓库从搭建到应用的一整套方法论详解，别眨眼别退出，看完全部如果觉得有用记得点赞收藏和分享！
先来看张体系图：
我们这里所说的数据仓库，是基于大数据体系的，里面包含标签类目，区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解，逐个做简要分析。
一、前期调研
调研是数仓搭建的基础，根据建设目标，我们将调研分为三类：业务调研、业务系统调研、业务数据调研。
业务调研内容：
- 项目承载的业务是什么，业务的特征和性质
- 当前的业务流程，有真实流程表格和报告最好，用一个实例的方式来展示整个业务流程
- 业务专业术语、产品资料、规则算法、逻辑条件等资料
- 关注用户对流程中存在的问题和痛点描述、以及期望
业务系统调研内容：
- 清楚了解项目有哪些系统，每个系统对接人，重点系统详细介绍功能和交互
- 整体系统架构，调用规模，子系统交互方式，并发和吞吐量目标
- 系统技术选型和系统当前技术难点
数据调研内容：
- 可提供的数据
- 数据源类型、环境、数据规模
- 数据接口方式：文件接口、数据库接口、web service接口等
- 数据目录，数据字段类型、字典、字段含义、使用场景
- 数据在业务系统中流向等
二、数据建模
数据建模是数仓搭建的灵魂，是数据存储、组织关系设计的蓝图。
分层架构是对数据进行逻辑上的梳理，按照不同来源、不同使用目的、不同颗粒度等进行区分，使数据使用者在使用数据的时候更方便和容易理解，使数据管理者在管理数据的时候更高效和具有条理。我们推荐的分层架构是：
维度建模是Kimball在《数据仓库工具箱》中所倡导的数据建模方法，也是目前在大数据场景下我们推荐使用的建模方法。因为维度建模以分析决策的需求出发来构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。
维度建模的核心步骤如下：
- 选择业务过程：对业务生命周期中的活动过程进行分析
- 声明粒度：选择事实表的数据粒度
- 维度设计：确定维度字段，确定维度表的信息
- 事实设计：基于粒度和维度，将业务过程度量
设计原则：
- 易用性：冗余存储换性能，公共计算下沉，明细汇总并存
- 高内聚低耦合：核心与扩展分离，业务过程合并，考虑产出时间
- 数据隔离：业务与数据系统隔离，建设与使用隔离
- 一致性：业务口径一致，主要实体一致，命名规范一致
- 中性原则：弱业务属性，数据驱动
三、标签类目
标签，是数据资产的逻辑载体。数据资产，指的是能够给业务带来经济效益的数据。所以，标签类目的建设在整个数据中心的建设过程中具有核心地位。
标签的设计需要结合数据情况和业务需求，因为标签值就是数据字段值，同时标签是要服务于业务的，需要具备业务意义。假如，标签的设计仅基于业务方以往的经验得出，那么最终开发出来的标签值可能会失去标签的使用意义，比如值档次分布不均、有值的覆盖率低等。
基于标签开发方式，我们将标签分为以下三类：
- 基础标签：直接对应的业务表字段，如性别、城市等
- 统计标签：标签定义含有常规的统计逻辑，开发时需要通过简易规则进行加工，如年增长率、月平均收益率等
- 算法标签：标签定义含有复杂的统计逻辑，开发时需要通过算法模型进行加工，如企业信用分、预测年销量等
基于标签应用场景，我们将标签分为以下二类：
- 后台标签：开发场景下，面向开发人员，不涉及业务场景，聚焦标签设计、开发、管理。
- 前台标签：应用场景下，面向业务人员，结合业务场景，聚焦对后台标签的直接使用或组合使用。
随着大量的标签产生，为了更好的管理和使用，我们需要将标签进行分类。所有的事物都可以归类于三类对象：人、物、关系，所以我们可以对标签按照人、物、关系来划分一级类目，再按照业务特性对每个一级类目进行二级、三级的拆分，通常我们建议将标签类目划分到三级。
四、开发实施
经过前期调研、数据建模、标签设计之后，接着会进入到开发阶段，开发实施的关键环节由以下几部分组成：
- 同步汇聚
- 清洗加工
- 测试校验
- 调度配置
- 发布上线
工欲善其事，必先利其器。一个好的开发工具对开发进度、成本、质量等具有举足轻重的影响。目前市面上很多开源，如Kettle、Azkaban、Hue等多多少少具有部分功能，但是要形成一个从端到端的数据自动化生产，需要将多个开源工具进行组合并通过复杂甚至人工方式进行衔接，整个过程复杂、低效和可靠性低。数栖云一站式离线开发平台，就是为了解决上述问题而生的。
开发落地，规范先行，遵守一套标准规范是整个开发质量和效率的保障。该套数据开发规范应该具备以下几个核心内容：
- 公共规范
- 层次调用约定
- 数据类型规范
- 数据冗余拆分
- 空值处理原则
- 刷新周期标识
- 增量全量标识
- 生命周期管理
- ......
- ODS层模型开发规范
- ODS层架构
- 数据同步及处理规范
- 数据同步方式
- 数据清洗规范
- 命名规范
- 表命名规范
- 任务命名规范
- DW层模型开发规范
- ......
通过工具+规范，促使我们的开发实施快速做好。
五、治理维护
随着调度作业和数据量的增长，管理和维护会成为一项重要任务。
数据管理的范围很大，贯穿数据采集、应用和价值实现等整个生命周期全过程。所谓的数据管理就是通过对数据的生命周期的管理，提高数据资产质量，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值表现。数据管理的核心内容为：
- 数据标准管理
- 数据模型管理
- 元数据管理
- 主数据管理
- 数据质量管理
- 数据安全管理
数据监控是数据质量的保障，会根据数据质量规则制定监控策略，当触发规则时能够自动通知到相关人。基础的数据质量监控维度有以下几部分：
- 完整性
- 特定完整性：必须有值的字段中，不允许为空
- 条件完整性：根据条件字段值必须始终存在
- 唯一性
- 特定唯一性：字段必须唯一
- 条件唯一性：根据业务条件，字段值必须唯一
- 有效性
- 范围有效性：字段值必须在指定的范围内取值
- 日期有效性：字段是日期的时候取值必须是有效的
- 形式有效性：字段值必须和指定的格式一致
- 一致性
- 参照一致性：数据或业务具有参照关系的时候，必须保持其一致性
- 数据一致性：数据采集、加工或迁移后，前后的数据必须保持一致性
- 准确性
- 逻辑正确性：业务逻辑之间的正确性
- 计算正确性：复合指标计算的结果应符合原始数据和计算逻辑的要求
- 状态正确性：要维护好数据的产生、收集和更新周期
当出现数据异常后，需要快速的进行恢复。基于异常和修复场景，有以下几种数据运维方式：
- 平台环境问题引起的异常
- 重跑：当环境问题解决后，重新调度作业，对当天的数据进行修复
- 重跑下游：当环境问题解决后，重新调度某一个工作流节点的作业及其下游，对当天该作业及其下游的数据进行修复
- 业务逻辑变更或代码 bug 引起的异常
- 补数据：对应作业代码更新并重新发布到生产后，重新生成异常时间段内的该作业数据
- 补下游：对应作业代码更新并重新发布到生产后，重新生成异常时间段内的该作业及其下游的数据
- 其他
- 终止：终止正在被执行的作业
数据安全主要是保障数据不被窃取、破坏和滥用，包括核心数据和隐私数据，以及确保数据系统的安全可靠运行。需要构建系统层面、数据层面和服务层面的数据安全框架，从技术保障、管理保障、过程保障和运行保障多维度保障大数据应用和数据安全。
- 系统层面
- 技术架构
- 网络传输
- 租户隔离
- 权限管理
- 数据层面
- 数据评估：对数据来源、用途、合法性等进行评估
- 数据脱敏：对隐私数据进行脱敏处理
- 数据权限：根据数据使用者的不同角色和需求，开放不同权限
- 血缘追溯：建立数据血缘关系，可追溯数据生产的来龙去脉
- 下载限制：限制数据结果集的下载条数，防止数据外泄
- 服务层面
- 应用监控：监控数据使用端、使用次数、使用流量等
- 接口管理：生产和管理数据输出接口
- 数据脱敏
六、数据应用
给业务赋能，是数据价值的最终体现，也就是我们讲的数据业务化。数据业务化的方向有两种：业务优化和业务创新。在数据业务化的过程中，为了更方便的服务于上层应用，我们先将数据形成服务接口，然后让业务应用直接调用服务接口，即形成 数据服务化+服务业务化。
如何通过已有的 产品 + 方法论 + 最佳实践 去完成一个业务优化和业务创新呢？这里有一张完整的图，帮助你更快的理解全过程。
以上，就是我们对于数据仓库建设实践积累总结出的经验分享，欢迎与我们共同讨论，共同碰撞！不服来稿！同时如果你觉得这篇文章对你有帮助，别忘了把这篇文章分享出去给更多人看到~
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来源：oschina
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