每个人对于数仓的理解，都源自于大数据，而大数据又源自于那个神奇的故事：从前有一家超市，它有一个怪现象，尿布和啤酒赫然摆在一起出售。外行人不明所以，但内行人却看到了尿布和啤酒的销量双双增加。
为什么呢？正是因为大数据发挥了它最原始的作用：组合分析。
妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布，而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的。这就是大数据最初的魔力。
数据仓库已经是一个非常成熟稳定的模型了：
这个模型有六个阶段：孕育期、婴儿期、儿童期、少年期、成人期、长者期。
孕育期：打印基本的报表，交给各个部门的员工来手工填写；
婴儿期：用Excel完成基本的数据组织与统计；
儿童期：能够部署独立的应用程序，来满足单个部门的需求；
少年期：形成了基本的数仓概念，并引入了数据的定义、规则、维度标准化等概念；
成人期：搭建企业级数据仓库，并通过整合的数据来支持一些关键业务的驱动；
长者期：BI的概念形成，数仓建设非常规范。
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当然，由于中国过早的进入了互联网和移动互联网时代，并没有经历过软件时代的相关历程，因此数仓的概念从一开始就与大数据紧紧的绑定在了一起，成为了每个互联网公司的标配部门。
如果你是一名数据开发的同学，出去面试，基本都会被问到一个问题：“如果是你来负责数据仓库建设，你会考虑如何来建设好数据仓库？”这个问题通常是考察候选人的架构设计水平的，看你对于业务有多深入的了解。
大部分人的回答都是偏技术层面的，通常会说出一个比较完整的数据分层模型，但仅仅分层清晰就足够了吗？不一定。
我们先看一下通常的数据仓库分层模型：
数据逻辑通常按照下图进行分层：
到这里为止，如何建设好一个数据仓库的概念，就基本解释清楚了，这也是一名从业3年的数据人应该有的基本能力。但是，这也仅仅是技术层面的总结，解决了工程上的“能不能实现”，但“能不能有用”，就是另外一个话题了。
数据仓库是不是有用，要看它能做什么。通常而言，数据仓库要解决业务的问题，为业务的发展提供决策依据和运营参考，换句话说，数据仓库要与业务有强绑定的关系。
如果一个数据仓库只能把数据接入进来，做好分层，但不知道给谁用，那么这个数据仓库通常就是没有价值的，在你做部门汇报的时候，会被大佬疯狂diss。那么业务会怎么用数据？通常而言，还是从数仓的概念出发，我们给出三个很具体的用途：
第一个用途是集成：对于互联网公司来说，数据通常十分的零散，例如数据库日志在运维手里、广告数据在广告团队那里、业务数据在后端那里，产品同学在全局角度上设计了一些好的产品或者功能，需要综合各方面的情况，来看这个产品或者功能是否有用，那么数据仓库就是他们唯一的选择。
从技术层面说，决策支持需求通常是全局的、关联的，必须将数据整合到一个地方才能方便统计分析和挖掘。从数据处理层面说，不同的数据格式不一样，有的是关系型的数据表，有的是本结构化的日志，有的数据还以多媒体的形式存在，也需要将数据转化成相对统一的格式。
在集成的层面上，我们就需要强调不同开源框架的作用与相互配合了。自底向上，与OSI类似，通用框架下的大数据体系有七层：数据源、数据收集层、数据存储层、资源管理与服务协调层、计算引擎层、数据分析层及数据可视化层。
第二个用途是面向主题：我们把四面八方的数据都拿到了，那怎样组织这些数据呢？换句话说，产品丢了一个又一个的需求过来，我们通过怎样的方式，能够尽快消灭掉这些需求嗯？通常而言，这里就要引入两个很重要的概念：建模、域。
在数据仓库领域，经常会听到两个名字，Bill Inmon与Ralph Kimball。Inmon最早提出数据仓库的概念，在构建数据仓库过程中，主张自顶向下的设计，先设计好数仓的整体架构，然后进行局部设计，而Kimball正好相反，主张自底向上设计，先根据各个业务主题进行设计，然后通过维度模型将数据仓库整合起来。
下图为Inmon构建过程示例：
下图为Kimball维度建模示例：
域的概念，简单来说就是主题，是业务方向的统称。为什么要按主题来组织？因为数据仓库是分析型的数据集合，我们分析的出发点通常是业务实体，分析的目的就是要了解业务实体的各种行为状态、了解每个业务的效果。
通过将相对固定的业务领域，按照一定的抽象规则进行归纳，便可以形成相对独立的信息模型。
通常而言，我们会在公共层，也就是DWS层进行数据域的划分，在某些已成熟单一主体业务按照这样来做比较好，比如像金融，安全等领域，通过对主体业务内的数据进行抽象分类，进行精细化的管理。
但是，当业务领域过多时，会将数据管理复杂化，在当前业务快速响应的时代，基于业务+数据域的划分或许是更好的一种管理方式，它没有对原有的业务重新归纳，基于非直接业务数据也从横向整体通盘进行考虑。如下图所说：
第三个用途是反应历史变化：可能很多业务场景并不涉及到历史变化，但一旦涉及到了，就绝不是一件简单的事情，尤其是在电商领域。可以说，历史变化是一个将纵向比对横向的过程，只有对比历史才能发掘目前数据的价值。
所以，数据仓库有一个很重要的使命，就是保存历史数据的状态，免得产品同学挖出了一个坑后，你无从下手排查……
但是，历史数据的保存是有成本的，如果不加区分全量保存，会对存储系统产生非常大的压力，很快Hadoop集群就是各种90%、各种疯狂报警了。那么我们如何组织和整理历史变化数据呢？通常而言，这里就是拉链表、快照事实表等概念了。
下图是快照事实表的说明：
下图是拉链表的说明：
即便我们进阶了很多，既有技术支撑，也有方法论铺垫之后，还是会面对一个现实的问题：工作内容没有价值。大家其实能说出很多很多的原因，比如下面这些：
1.工作职责划分不明确，把数据分析当作报表开发，怎么体现价值？
2.需求一个接一个做不完，产品不把分析当合作伙伴，就是工具！
3.分析师没有主动权，只能被动接需求，需求是谁提的，谁的成果和价值才高！
对于不同的角色，能做的事情是很不同的：
1.对于一名执行者，小兵，没什么可说的，老老实实把自己的专业度提升到自己的巅峰，你的专业度才是你的立身之本，这都没有，那你有什么用？老大争取来了项目，你能完成吗？
2.对于一名团队的骨干，要学会去帮助老大发掘有价值的项目和好的切入点，去推动，去协调。你具备的不只是专业技能，更多的是一名职业人的职业性。
3.对于团队的老大，要学会共赢，一定要能够把大老板的路子打通，有一个至多个业务方的盟友。互联网很多Leader都是从技术转过来的，这时候要学会转变思维，不要总感觉自己是一名顶尖的工程师。
在整个实时数仓的建设中，业界已经有了常用的方案选型。整体架构设计通过分层设计为OLAP查询分担压力，让出计算空间，复杂的计算统一在实时计算层处理掉，避免给OLAP查询带来过大的压力。
汇总计算交给OLAP数据库进行。因此，在整个架构中实时计算一般是Spark+Flink配合，消息队列Kafka一家独大，在整个大数据领域消息队列的应用中仍然处于垄断地位，Hbase、Redis和MySQL都在特定场景下有一席之地。
目前还没有一个OLAP系统能够满足各种场景的查询需求。其本质原因是，没有一个系统能同时在数据量、性能、和灵活性三个方面做到完美，每个系统在设计时都需要在这三者间做出取舍。
从长远看，Spark和Flink更有可能成为下一代的Hadoop，值得投入大量时间学习。
可视化数据分析
原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/173376.html