La Red de Conocimientos Pedagógicos - Aprendizaje de japonés - Querido Dios, ¿cuáles son los niveles del almacén de datos DWD DWB? ¿Cuál es la abreviatura de DWS?

Querido Dios, ¿cuáles son los niveles del almacén de datos DWD DWB? ¿Cuál es la abreviatura de DWS?

DW: El almacén de datos se traduce en almacén de datos

Los datos DW son jerárquicos, de abajo hacia arriba, DWD, DWB y DWS.

DWD: capa de datos detallada del almacén de datos, algunas de las cuales también se denominan capas ODS, son la capa de aislamiento entre la capa empresarial y el almacén de datos.

DWB: la capa de datos básica de la base del almacén de datos, que almacena datos objetivos. Generalmente se utiliza como capa intermedia y puede considerarse como una capa de datos con una gran cantidad de indicadores.

DWS: capa de datos del servicio de almacenamiento de datos, basada en los datos básicos de DWB, integra y resume los datos del servicio en un área temática determinada, generalmente una tabla amplia.

Datos extendidos

Razones para dividir el almacén de datos en niveles

1. Mejorar la eficiencia mediante el preprocesamiento de datos. Debido al preprocesamiento, habrá datos redundantes.

2. Si las reglas comerciales del sistema empresarial cambian sin capas, afectará todo el proceso de limpieza de datos y provocará una gran carga de trabajo.

3. Complete el trabajo paso a paso a través de una gestión jerárquica, simplificando la lógica de procesamiento de cada capa.

Capas de data warehouse estándar: ods (capa de almacenamiento temporal), pdw (capa de data warehouse), mid (capa de data mart) y app (capa de aplicación).

4. Intercambiar espacio por tiempo. Al crear modelos de datos de varios niveles para que los utilicen los usuarios, los usuarios pueden evitar el uso de datos operativos directamente y acceder a los datos de manera más eficiente.

5. Simplifica problemas complejos. Descomponga una tarea compleja en varios pasos y cada capa solo maneja un paso, lo cual es simple y fácil de entender. También facilita el mantenimiento de la precisión de los datos. Cuando hay un problema con los datos, no es necesario arreglar todos los datos, solo necesita comenzar a arreglarlos desde el paso problemático.

6. Facilitar el manejo de los cambios empresariales. A medida que el negocio cambia, solo es necesario ajustar los datos subyacentes y la capa de aplicación no conoce los ajustes comerciales.

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