朋友们好，经过不断得迭代，我们终于成功构建了一个高效、灵活的数据仓库系统。该数仓代码实现涵盖了从原始数据的采集到最终数据服务的各个层面。通过对ODS、DWD、DIM、DWS和ADS层的逐步构建，我们不仅确保了数据的完整性和一致性，还提升了数据查询和分析的效率。
本文将围绕我们在项目中使用的实战代码，详细介绍每个层次的实现过程和关键技术。
数仓代码可访问：
- github：https://github.com/Mrkuhuo/data-warehouse-learning
- gitee：https://gitee.com/wzylzjtn/data-warehouse-learning
第一阶段：ODS层建设
ODS（操作数据存储）层是数据仓库的基础，主要用于存储来自不同业务系统的原始数据。在这一阶段，我们的目标是确保数据的完整性和原始性，以便后续的处理和分析。
具体案例请访问：SeaTunnel同步MySQL到Doris的优化策略
(1) 数据接入规划
ADS层首先，我们需要全面梳理企业的数据来源。这包括各种业务系统的数据库，如销售系统、用户管理系统、财务系统等。我们还需要考虑日志文件（例如用户行为日志、系统日志）和第三方数据接口（如社交媒体数据、市场调研数据等）。在确定数据源后，我们需要规划数据的抽取方式，选择全量抽取还是增量抽取，并设计数据同步的频率，比如实时、准实时或离线批处理。
(2) 存储结构设计
在ODS层，我们通常会保持原始表结构不变，以确保数据的原貌。为了便于后续的数据处理，我们可以添加一些必要的元数据字段，例如数据处理时间（etl_time）、数据来源（data_source）、数据版本（version）和数据处理批次（batch_id）。这些字段将帮助我们在后续的分析中追踪数据的来源和处理过程。
(3) 数据质量控制
数据质量是数据仓库建设的关键。在这一阶段，我们需要建立数据质量监控体系，设置数据完整性检查点，监控数据延迟情况，并建立数据异常告警机制。此外，记录数据处理日志也是非常重要的，这样可以帮助我们在出现问题时快速定位和解决。
第二阶段：DWD和DIM层建设
DWD（明细数据层）和DIM（维度层）是数据仓库的核心加工阶段。在这一阶段，我们将原始数据转换为规范的维度模型，以便于后续的分析和查询。
具体案例请访问：告诉我！数据仓库DWD层怎么建？老板让我负责数仓DIM层建设，我说我不会
(1) DWD层建设
在DWD层，我们的主要任务是处理事实数据。首先，我们需要进行数据清洗，处理空值和异常值，统一数据格式，去除重复数据，并修正错误数据。接下来，我们需要进行数据转换，包括字段的拆分或合并、代码的转换（例如将状态码转换为状态描述）、时间格式的标准化和数值类型的统一。
在设计事实表时，我们需要确定事实表的粒度，设计主键策略，添加维度关联键，并规划分区策略。这样可以确保数据的高效存储和快速查询。
(2) DIM层建设
DIM层的建设是确保数据一致性的关键。在这一阶段，我们需要识别核心维度，例如用户、商品、时间和地区等。接着，我们需要设计维度属性，并处理缓慢变化维度（SCD），确保维度数据的一致性和准确性。
在维度数据管理方面，我们需要建立维度主数据管理流程，设计维度更新策略，处理维度数据的变更，并维护历史维度数据。这些措施将确保维度数据在各层级保持一致，避免数据不一致的问题。
第三阶段：DWS层建设
DWS（汇总数据层）是面向主题的汇总层，主要用于提供业务分析所需的汇总数据。在这一阶段，我们需要根据业务需求进行合理的设计。
具体案例请访问：老板又让我负责数仓DWS层建设了。。。
(1) 主题域设计
首先，我们需要划分业务主题，例如用户、交易和商品等。对于每个主题，我们需要确定核心指标，并设计指标间的关联关系。规划汇总粒度时，我们需要选择合适的汇总周期（如日、周、月），并设计汇总维度组合。
在设计汇总表时，我们需要确定计算指标，并优化存储结构，以提高查询性能。合理设置分区和建立适当的索引将有助于加快数据的访问速度。
第四阶段：ADS层建设
ADS（应用数据服务层）是直接面向业务应用的数据服务层。在这一阶段，我们的目标是确保数据的可用性和及时性，以支持业务决策。
具体案例请访问：还没等老板开口，我已经把ADS层建好了
(1) 应用主题设计
我们需要设计多个应用主题。例如，在用户分析主题中，我们可以实现用户价值评估，构建RFM模型，计算用户活跃度，分析用户留存率，并追踪用户行为路径。在交易分析主题中，我们需要统计总体交易情况，分析品类销售表现，评估品牌销售状况，并研究交叉销售模式。
在营销分析主题中，我们需要评估活动效果，分析优惠券使用情况，计算转化率，并预测销售趋势。这些主题将为业务提供有价值的洞察，帮助企业做出更明智的决策。
(2) 指标体系建设
在ADS层，我们需要建立指标口径标准，设计指标计算逻辑，并确定指标更新策略。维护指标之间的关系将有助于确保数据的一致性和准确性。
数据仓库的分层建设是一个系统而复杂的过程，涉及到数据的采集、清洗、转换、汇总和应用等多个环节。每一层的设计和实施都需要充分考虑数据的质量、一致性和可用性，以确保最终能够为企业提供高效的数据服务。
