Defining and Building the Data Landscape

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

数据驱动型企业在经营中不可或缺的一环就是数据管理和分析，而如何高效有效地建设数据仓库、数据湖，是企业实现数据驱动型增长和市场转型的重要支撑。本文从数据基础概念出发，阐述了什么是数据仓库、数据湖及其重要性，以及目前的数据分析市场供需状况。然后，本文详细介绍了数据仓库的构建方法和过程，并着重分析了不同类型数据源所对应的存储、处理、分析方式，指出了数据采集、清洗、转换、加工、加载流程的特点，以及使用工具和平台进行数据的读取、计算、存储、检索、报告等过程时需要注意的问题。最后，本文将探讨下一步数据分析的发展方向，即基于AI的数据分析平台。

2.数据模型

数据模型是数据仓库中的一个重要组成部分，它决定了数据仓库中数据的结构、格式、取值范围等属性，定义了数据分析的输入输出条件。目前最主流的数据模型有星型模型、雪花模型、维度建模法、四维模式等。我们可以将数据模型分为静态、动态、半结构化、结构化四种类型。
① 静态数据模型：静态数据模型是指数据仓库中的所有数据都保持不变，并且可以直接被用于分析，如纸质文件、电子文档、系统日志等；
② 动态数据模型：动态数据模型是在收集数据过程中，数据会发生变化，例如金融交易、产品销售情况、客户订单等；
③ 半结构化数据模型：在数据处理过程中，数据存在着重复、不规则、冗余信息等；
④ 结构化数据模型：结构化数据模型是指按照某种标准组织数据的数据库表格形式，以便于提取、分析和计算；

3.数据仓库建设

数据仓库建设一般包括以下三个步骤：
① 数据采集：

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