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参考内容： 规划数据指标体系方法 数据埋点-什么是埋点？ - 简书 《数据分析方法和业务实战》 更多博客： 【数据分析】————面试总结 【业务数据分析】——数据指标和数据指标体系
数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？
数据仓库(09)数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理 数据仓库(10)数据仓库(10)数仓拉链表开发实例 数据仓库(11)数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些 数据仓库(12)数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得 数据仓库(13)数据仓库(13)
下面小编将带领大家盘一盘数据仓库有哪些规范，从中挑选几个重点细说： 设计规范 逻辑架构、技术架构、分层设计、主题划分、方法论 命名规范  
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 &
数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。
解决方案 本场景介绍如何建设完整的指标体系和统一监控大盘，实现资源和应用的全方位、立体化、可视化监控。
首先，依据评估指标体系设计原则，以中国云计算服务安全能力要求标准为基础，借鉴国外机构有关云服务的安全控制框架及服务水平协议标准，提出了一种细粒度及可量化的标准化安全指标体系构建方法；然后，基于此指标体系提出了云服务安全等级评估模型，该模型在评估云服务的安全等级时，考虑到安全指标体系中指标类型的差异化及其属性对云服务安全性的影响
数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。
建立在数据仓库和数据平台上，是加速企业从数据到业务价值过程的中间层。
数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系统分析与设计要求深入了解业务概念和业务流程。3）数据仓库的存储数据偏静态，但是使用过程是动态不固定的。并非用几个dashboard和KPI模板看固定的格式数据就是数据仓库。
临时转储数据仓库
审计可以在数据仓库进行，但是不应该从中进行。
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。
四 确立阶段（1991） 企业级数据仓库（EDW，1991）1991年，BillInmon出版了其有关数据仓库的第一本书，这本书不仅仅说明为什么要建数据仓库、数据仓库能给你带来什么，更重要的是，Inmon第一次提供了如何建设数据仓库的指导性意见，该书定义了数据仓库非常具体的原则，
首先，来了解一下数据仓库吧！
数据仓库通过高效地存储数据以便最大限度地减少数据输入和输出 (I/O)，并快速地同时向成千上万的用户提供查询结果，为这些报告、控制面板和分析工具 由数据仓库提供支持。
在数据仓库平台建设过程中，数据的加载、卸载，各层数据模型之间的数据流转，业务规则的实现等等数据加工过程都会以ETL任务的方式实现。 构建ETL子系统是数据仓库系统实施的一个非常重要的环节，在仓库平台建设过程中搭建一个完整、标准的ETL子系统是数据仓库平台建设的基础性目标之一。
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