数字化时代，数据成为了人类社会中必不可少的元素，也变成了现代企业经营管理中的关键。借助海量的数据，企业进行了深层次的数字化改革，把数据当成了企业发展的核心，但无效的数据即使规模再大，也对企业没有意义，所以数据质量也就愈发重要。数据质量概述1.数据质量管理的定义 数据管理系统 - 派可数据 BI 可视化分析平台数据质量管理是一种为了满足企业对于数据的需求，对各种业务活动产生的数据进行规范存
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2024-01-03 13:54:12
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随着国家经济的快速发展，无论是制造业、还是贸易业，仓库管理在企业管理中的重要性越来越凸显。它不仅限在传统概念上对仓储物品/物资的收发、结存等活动的有效控制，与其他部门高效协同尤为迫切。如果想要做好仓库管理，目标必不可少。那么，仓库部门需要从哪些角度去订立目标呢？其实在仓库管理领域，早已经有一套成熟的指标体系，作为仓库管理部门的目标和考核指标了。1、库存准确率在一定期间，实际盘点的库存数量与账面记录
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2023-12-15 19:06:04
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一、数据仓库概述1.1 数据仓库定义数据仓库：Data Warehouse，是为企业所决策制定过程，提供所有支持类型的数据集合。用于分析性报告和决策支持。数仓是一个面向主题、集成的、相对稳定、反应历史变化的数据集合，随着大数据技术的发展，其作用不再局限于决策分析、还可以为业务应用、审计、追踪溯源等多方面提供数据支撑，帮助企业完成数字化转型。1.2 数据仓库特点面向主题普通的操作型数据库主要面向事务
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2023-12-19 23:18:45
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2.1 业务发展需求&重定义&规划2.2 技术体系规划 数据仓库的建设分为技术架构体系建设，数据内容建设，一般的仓库的技术体系安装&部署，跟新新版是比较慢的，但是不是更新，而是漫长的优化过程，替代比较，除非现在的功能不足以满足业务的需求的需要。
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2023-10-02 05:16:58
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前言：前文说了一些数据仓库的基础概念和模型，本文继续往下说吧！【数仓】数据仓库的思考（一）： 1、数仓的目标（能完成什么事情）当工作中遇到以下的事情：-1.数据分层混乱，不知道从何查起-2.数据指标维度不统一，业务/数据分析部门要数据，只能找数据开发口口相传-2.数据建设缺乏规范，表结构字段定义不统一，字段含义模糊，数据任务、数据表维护成本高。-3.重复计算同一个数据，浪费资源通过搭建数
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2024-01-14 18:12:54
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# 数据仓库指标拆解：深入理解数据分析的核心
## 引言
在当今数据驱动的时代，企业在决策过程中越来越依赖数据分析。为此，数据仓库（Data Warehouse）作为数据分析的基础设施起着至关重要的作用。本文将探讨数据仓库中的指标拆解，并通过代码示例和可视化图表帮助读者更好地理解数据分析的过程。
## 什么是数据仓库？
数据仓库是一个面向主题、集成的、相对稳定的时间变量的数据集合，旨在支持
一、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量没法汇总。在OLAP中还有计算度量的说法，用一个总费用除以用户数，得到每户平均费用。但这究竟还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了
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2023-11-17 20:31:56
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数据仓库数据质量的问题探讨(转) 一、 数据质量和清洗 ETL是数据仓库的最重要的基础，良好的ETL从业务系统中抽取数据，转换数据质量，保证数据一致性，这样才能够保证各个独立的不同的数据源能够集成到一起，最终只有这样才能真正达到决策支持的目的。 数据清洗是ETL系统的一个最重要的步骤，数据的抽取和加载也是很必要的，但是他们只负责数据的迁移和重组格式。只有数
概述在我们学习ETL测试之前，先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。什么是BI？BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据（原始数据或商业数据或业务数据等）进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。原始数据记录了企业日常事务，例如与客户交互的信息、财务信息，员
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2024-01-20 01:11:30
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大家好，我是一只学弱狗，记录学习的点点滴滴！基础概念理解数据库（Database）:顾名思义，即存储数据的仓库，是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，是一个长期存储在计算机内的，有组织的，可共享的、统一管理的大量数据的集合。数据库管理系统（Database Management System）:是操纵和管理数据库的软件。数据库应用程序（Database Application）数据库管理员（
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2023-12-21 10:36:25
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马沙少个天灯塔，暗雨乌风看作标。 ——王逢《江边竹枝词(七首)》 文章目录前言一、基本概念二、数仓指标体系的作用（一）主要作用（二）运用场景三、数仓指标体系的架构（一）阿里指标体系1. 原子指标2. 派生指标3. 衍生指标（二）华为指标体系1. 原子指标2. 衍生指标（三）阿里与华为指标体系的差别（四）指标体系的构成1. 指标的分类2. 指标的等级3. 指标体系的血缘四、案例分享五、参考学习视频总
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2023-12-17 16:58:33
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三范式1.每个属性的值唯一,不具有多义性;2.每个非主属性必须完全依赖于整个主键,而非主键的一部分;3.每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性,因为这样的话,这种属性 应该归到其他关系中去.操作型数据 特点:细节化,分散化(数据库)决策型数据 特点:综合化,集成化(数据仓库)企业对应用集成的需求:实时监控,决策支持,预测数据仓库是一个面向主题的,集成的,非易失的,随时间变化的用来支持管理人员决策的
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2024-01-31 00:32:30
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一、度量、指标、指标器度量和维度构成OLAP的主要概念，对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。这符合上面的意思，有标准。一个度量字段肯定是统一单位，比如元、户数。假设一个度量字段。当中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量没法汇总。在OLAP中还有计算度量的说法，用一个总费用除以用户数。得到每户平均费用。但这到底还算不算度量了呢？这已经不是原本意义上的度量了
# 原子指标、派生指标和数据仓库的实现指南
在数据驱动的时代，理解和实现原子指标、派生指标和数据仓库是成为合格开发者的重要步骤。本文将分步骤帮助初学者掌握这些概念，并提供相应的代码示例和说明。
## 流程步骤
以下是实现原子指标、派生指标和数据仓库的流程步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|--------------
业务数据保存在mysql中，定期用Sqoop导入到HDFS的ODS层，DWD层的业务数据进行简单的数据清洗并降维（退化维度）需求1：求GMV成交总额思路：在ADS层建每日GMV总和表ads_gmv_sum_daydrop table if exists ads_gmv_sum_day;create table ads_gmv_sum_day( `dt` string COM...
原创
2021-07-09 10:35:59
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什么样的仓库管理才是好的管理？做到什么水平才算是好的管理？有没有切实有效的指标呢？从仓库管理的相关指标，或者我们可以来评估一下我们的仓库管理的到底好不好。一、仓库资源利用程度1. 地产利用率=(仓库建筑面积/地产面积)×100%2. 仓库面积利用率=（仓库可利用面积/仓库建筑面积）×100%3. 仓容利用率=（库存商品实际数量或容积/仓库应存数量或容积）×100%4. 有效范围=（库存量/平均每天
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2024-01-27 17:16:02
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## 数据仓库成本评估指标
数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的集中式数据库系统。它能够为企业提供高效、可靠的数据存储和查询服务，并支持数据分析和决策。但是，构建和维护一个数据仓库需要考虑各种成本，包括硬件、软件、人力等方面。本文将介绍数据仓库成本评估的指标，并通过代码示例展示如何计算和优化数据仓库的成本。
### 数据仓库成本评估指标
数据仓库的成本评估可以从多个角度进行，下面介绍几个常
原创
2024-01-11 06:25:46
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# 教你实现数据仓库技术指标
数据仓库是现代商业智能系统的重要组成部分，它帮助企业存储和分析大量数据。为了实现数据仓库技术指标，整个流程可以分为几个步骤。本文将详细阐述这些步骤，并逐步引导你实现这些指标。
## 流程步骤
以下是实现数据仓库技术指标的流程步骤：
| 步骤 | 描述 | 所需工具
业务数据保存在mysql中，定期用Sqoop导入到HDFS的ODS层，DWD层的业务数据进行简单的数据清洗并降维（退化维度）需求1：求GMV成交总额思路：在ADS层建每日GMV总和表ads_gmv_sum_daydrop table if exists ads_gmv_sum_day;create table ads_gmv_sum_day( `dt` string COM...
原创
2022-03-28 17:49:37
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本文从数据仓库的组成入手，系统的分析了数据仓库的整个体系结构；着重地介绍了在数据仓库的设计过程中必须注意3个关键的问题：选择数据仓库的目标数据库、数据抽取和转换工具及前端数据访问和分析工具。
数据仓库的目标数据库选择、数据抽取和转换工具及前端数据访问和分析工具。 一、数据仓库的组成部分 数据仓库技术从本质上讲，是一种信息集成技
