从数据仓库到数据视图

如何根据业务需求交付数据产品？一系列步骤可以帮助你理解亿贝的实践：1.选择合适的数据仓库2.建立数据模型3.利用第三方数据4.使用数据库小工具5.数据集市的使用和管理6.制作数据视图。...





Author: Shu, Alison

作为亿贝数据平台的技术支持团队，我们定期会和业务部门交流，了解他们对数据平台的使用和期望。这一次，我们接触了业务拓展团队。他们需要根据亿贝集市的品类销售情况及中国卖家的渗透率，部署各省的人手。他们对数据平台和工具的了解和使用仅限于MS Excel。由于资源有限，他们期望一个快速的解决方案，一次部署不用维护。相应的他们的需求也非常清晰，并且一定期限内保持不变。

作为亿贝数据分析平台推广活动之一，我们数据支持团队根据以上的用户需求制作了演示产品。完整步骤呈现如下：

一、选择合适的数据仓库

二、建立数据模型

三、利用第三方数据

四、使用数据库小工具

五、数据集市的使用和管理

六、制作数据视图

一、选择合适的数据仓库

亿贝有各种数据仓库支持不同的应用场景。结合业务需求，判断是否满足以下一个或几个应用场景，我们决定选择Teradata数据仓库。

数据仓库不同的的业务场景：

• OLAP (Online TransactionProcessing)应用
• 储存限制级数据，比如用户人个身份信息
• 数据容错性高
• 支持商业智能报告或分析应用
• 读写操作密集度不同，比如侧重写，或者侧重读
• 内存或缓存中储存数据
• 支付多维度立方体的切片和切块

市场上企业级的数据平台及基本特性：

• Mongo DB： NoSQL, 支持分布式数据存储
• Couchbase：NoSQL, 缓存中储存数据，支持高性能读写
• Hadoop：NoSQL，开源，支持分布式数据存储、计算的大数据应用平台
• Hbase：NoSQL，分布式面向列的开源数据库。
• Oracle：SQL，世界上最流行的关系型数据库管理系统。
• MySQL：SQL，开源的关系型数据库管理系统
• Teradata Database：SQL，高性能和精密的工作负管理

我们的业务需求：

• 结构化数据（业务交易数据）
• 可靠性高（减少额外维护成本）
• 支持商业智能报告和视图化（业务用户是数据的消费者）

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