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文档简介
资料解读：企业数仓建设体系详细资料请看本解读文章的最后内容。在信息时代，企业数据仓库的建设是实现数据驱动决策的关键步骤。本文将深入解读《企业数仓建设体系》，为企业构建高效、稳定的数据仓库提供详尽指导。数据仓库的发展历程数据仓库概念自1990年由BillInmon提出以来，已经从传统的以TB计的数据量、主机/MPP计算能力发展到PB/ZB级大数据仓库，支持全域数据维度和分布式弹性计算能力。数据仓库的特点数据仓库是一个集成的、时变的、非易失的数据集合，面向主题，支持管理决策。它具有数据的插入、时间变化性、历史数据的包含和标准化等特征。数据仓库体系架构数据仓库的体系架构包括了从操作型数据库到OLAP的转变，以及数据仓库分层架构设计，如ODS（操作数据存储）、STD（标准数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（主题数据层）和DM（专题数据层）。数据仓库建设实现数据仓库的建设实现涉及数据调研、集成、标准化加工、数据模型设计、数据质量监控和数据集市开发等关键步骤。数据仓库实施流程数据仓库实施流程包括确认项目范围和目标、源业务系统调研、数据集成、数据标准制定、数据模型设计、数据清洗加工、数据集市开发、数据质量监控和工作集成验收等环节。数据仓库产品解决方案数据仓库产品解决方案涵盖了数据治理平台、数据开发平台、数据服务、数据集成平台和数据治理平台等方面，提供了从数据汇聚到数据挖掘的全链路解决方案。数据治理平台数据治理平台通过标准数据集驱动数据治理，实现数据清洗整合、业务梳理、现状梳理、数据定义标准、数据模型加工和数据质量监控。大数据计算平台大数据计算平台为数据仓库提供了强大的计算和存储能力，支持MR、SQL、Shell等数据处理技术。数据开发产品数据开发产品包括数据挖掘算法实验室等，为企业提供数据挖掘和分析的工具和平台。结语通过深入解读《企业数仓建设体系》，我们可以看到，企业数据仓库的建设是一个系统性工程，涉及数据集成、治理、开发和应用等多个方面。企业需要根据自身的业务需求和技术条件，选择合适的数据仓库架构和实施策略，以实现数据资源的有效管理和利用。接下来请您阅读下面的详细资料吧。复制再试一次分享
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