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数据运营层(数据分层设计)
2024-01-02 08:58:44

数据分层设计

数据运营层(数据分层设计)

按照数据操作的流程,我们将数据模型分为三层:数据操作层(ODS)、数据仓库层(DW)和数据应用层(APP),如下图所示。简单来讲,ODS 层存放的是接入的原始数据,DW 层存放的是数据仓库中的数据,APP 层存放的是面向业务定制的应用数据。


数据运营层(Opertional Data Source)或数据操作层,是最接近数据源中数据的一层,数据源中的数据,经过 ETL(即抽取、转换、装载),装入本层。本层中的数据,大多是按照源业务系统的分类方式而分类的。


由于该层是最接近数据源的,所以不建议对该层数据做过多的数据清洗工作,原封不动地接入原始数据就行,至于数据的去噪、去重、去异常值等操作可以放在后面的 DWD 层来做。


数据仓库层(Data Warehouse),是我们在设计数据仓库时要核心设计的一层。在这里,从 ODS 层获得的数据按照主题建立各种的数据模型。DW 层又要细分为 DWD(Data Warehouse Detail)层、DWM(Data Warehouse Middle)层和 DWS(Data Warehouse Service)层,如下图所示。


1)数据明细层(DWD)

数据明细层(Data Warehouse Detail),该层和 ODS 层一般保持一样的数据粒度,并且提供一定的数据质量保证。同时,为了提高数据明细层的易用性,该层会采用一些维度退化的方法,将维度退化至事实表,减少事实表和维表的关联。

另外,在该层也会做一部分的数据聚合,将相同主题的数据汇集到一张表中,提高数据的可用性。


2)数据中间层(DWM)

数据中间层(Data Warehouse Middle),该层会在 DWD 层的数据基础上,对数据做轻度的聚合,生成一系列的中间表,提升公共指标的复用性,减少重复加工。直观来讲,就是对通用的核心维度进行聚合操作,算出相应的统计指标。


3)数据服务层(DWS)

数据运营层(数据分层设计)

数据服务层又叫数据集市或宽表(Data Warehouse Service)。按照业务划分,如流量、订单、用户等,生成字段比较多的宽表,用于提供后续的业务查询、OLAP 分析、数据分发等。

一般来讲,该层的数据表会相对比较少,一张表会涵盖比较多的业务内容,由于其字段较多,因此一般也会称为该层的表为宽表。

在实际计算中,如果直接从 DWD 或者 ODS 计算出宽表的统计指标,会存在计算量太大并且维度太少的问题,因此一般的做法是,在 DWM 层先计算出多个小的中间表,然后再拼接成一张 DWS 的宽表。由于宽和窄的界限不易界定,也可以去掉 DWM 这一层,只留 DWS 层,将所有的数据放在 DWS 亦可。


数据应用层(Application),或者ADS(Application Data Service)应用数据服务,该层主要提供给数据产品和数据分析使用的数据。该层的数据一般会存放在 Redis、PostgreSql 等共线上系统使用的系统,也可能会存放在 Hive、Druid 中供数据分析和数据挖掘使用,比如报表数据就可以存放在 Hive 中。


维度层(Dimension)。建立一致数据分析维表,可以降低数据计算口径和算法不统一风险。以维度作为建模驱动,基于每个维度的业务含义,通过定义维度及维度主键,添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑和雪花模型,完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。同时我们可以定义维度主子关系,子维度的属性将合并至主维度使用,进一步保证维度的一致性和便捷使用性。


维度层包含两个部分:

1)高基数维度数据:一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表,数据量可以上千万甚至上亿。

2)低基数维度数据:一般是配置表,比如枚举值对应的中文含义,或者日期维度表,数据量大概在几千到几万之间。

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