自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
构建数据仓库：分步指南
长期以来，构建数据仓库被视为一个复杂的过程，需要在不同但相关的领域拥有丰富的专业知识。 数据管理。 从 数据库管理 建立数据模型 实施 ETL 流程，构建数据仓库很容易需要几个月的时间。然而，技术的进步导致了越来越多的工具和平台的出现，为各种用户提供了平易近人且简化的解决方案。
在本文中，我们将学习有关构建数据仓库的所有内容。 具体来说，构建数据仓库的先决条件，包括分步指南和最佳实践。
构建数据仓库的先决条件
根据您的业务需求，构建数据仓库的先决条件可能会有很大差异。 不过，通常情况下，在开始构建数据仓库之前，您需要考虑以下标准：
规划数据仓库蓝图
这是基础阶段，为您的未来奠定基础 数据仓库。蓝图为项目确定了方向，对于确保最终产品与您的业务需求和目标紧密结合至关重要。此外，您的战略计划还应该指导数据仓库的范围和设计。
将数据仓库开发时间缩短高达 80%
传统的数据仓库开发需要大量的时间和资源投入。然而，随着 Astera DW Builder，可以将整个数据仓库设计和开发生命周期缩短高达 80%。阅读本白皮书了解更多信息。
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首先制定明确的业务目标。 尽早让业务领导者、最终用户、IT 员工和其他利益相关者参与进来至关重要，因为这是您需要回答以下问题的地方：为什么需要构建数据仓库？ 它将涵盖整个组织还是专注于特定部门或业务职能？ 它将支持哪些业务流程？ 它将如何增加价值？ 确保利益相关者的支持并定义这些目标将影响所有后续决策——他们的支持将确保项目获得必要的关注和资源。
A 数据仓库策略 概述您的组织如何收集、存储、管理和使用数据。因此，作为此阶段的一部分，您还需要建立特定于您的业务的数据治理策略。这些政策定义了谁负责各种与数据相关的决策和流程、如何负责 数据质量 确保，以及如何处理数据安全和隐私问题。
组建一支技术精湛的团队
构建数据仓库是一项复杂的任务，需要多元化的专业团队。 此步骤可确保您的项目配备必要的人才来构建、部署和维护满足您的分析需求的数据仓库。
虽然团队的成功很大程度上取决于其成员，但它应该共同拥有多种技术技能。您通常需要具有 SQL、ETL 流程和 数据建模以及具有项目管理能力和对业务领域有深入了解的人员。简而言之，您的团队理想情况下应包括：
- 设计系统的数据架构师
- 数据工程师来构建和维护它
- 业务分析师确保其满足用户需求
- 数据库管理员管理数据存储
- 项目经理让一切步入正轨
确保重要资源的安全
除了专业团队之外，您还需要为数据仓库的初始设置和实施以及持续运营和维护制定预算。这包括托管数据仓库的基础设施、管理和管理的正确工具 处理您的数据，以及保护它的安全措施。
初始设置和实施通常是资源最密集的阶段，需要在以下方面进行投资：
- 硬件或云服务
- 软件许可证
- 以及设计和开发的专业服务
同样重要的是，您要考虑与相关的成本 数据集成 以及定制开发的潜在需求，以确保您可以考虑所有数据源。或者，您可以选择 无代码数据集成工具 带有用于各种源和目的地的内置连接器。
建立技术框架
接下来是全面的评估计划，以确保技术和数据准备就绪。 目标是评估当前系统的性能和可扩展性，突出其优点和缺点，同时确定增强的机会。 通过评估现有硬件、网络配置和任何云服务，对当前数据基础设施进行深入分析。
该练习涉及对组织可用的所有数据源进行编目，例如 CRM 和 ERP 等内部系统、来自合作伙伴的外部数据以及 IoT 设备等流数据源。 识别数据源使您能够绘制数据格局并了解每个数据源的性质和业务相关性。
获取必要的技术组件也是构建数据仓库的初步阶段的关键步骤。它包括选择有助于实施组织数据策略的工具和平台。为了 ETL工具，考虑数据源等因素， 数据转换 需求、与其他系统的集成等。
同样，考虑所需的容量和访问速度，确定最合适的数据存储选项。确定是否需要混合使用本地、基于云或混合的存储解决方案。为您的数据团队配备先进的数据建模工具，以构建可靠的数据模型 数据仓库架构.
在几天内（而不是几个月）构建自定义数据仓库
构建数据仓库不再需要编码。 和 Astera Data Warehouse Builder 您可以设计数据仓库并将其部署到云，而无需编写任何代码。
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构建数据仓库：自动化执行阶段
一旦满足了先决条件，下一步就是实施计划并构建数据仓库。
自动化 数据仓库构建工具，如 Astera 数据仓库构建器，减少了涉及的大量标准和重复性任务 数据仓库生命周期 只需几个简单的步骤。
Astera Data Warehouse Builder 是一个端到端平台，可简化并加速构建数据仓库的过程。 其拖放界面使您能够设计数据模型和 ETL 流程，而无需编写任何代码。 内置连接器可以轻松与一系列源和目标系统集成，无论是在本地还是在云端。 Astera嵌入式数据质量功能可确保只有健康的数据才能进入您的数据仓库，以实现准确的 BI、分析和报告。
让我们用一个用例来说明使用构建数据仓库的过程 Astera的无代码数据仓库构建器。
用例：
Shop-Stop 是一家虚构的在线零售商店，其销售数据保存在 SQL数据库。该公司最近决定实施一个数据仓库，以获得可靠的报告架构并改进 BI 和分析。然而，他们的 IT 团队和技术专家认为，使用 自动化数据仓库工具.
Shop-Stop 决定使用 Astera 数据仓库构建器用于设计、构建、部署和维护数据仓库。 让我们看一下如何使用构建数据仓库的过程 Astera 好像。
构建数据仓库第 1 步：创建源数据模型
构建数据仓库的第一步是识别源数据并对其进行建模。 将新数据模型添加到项目后，您可以对数据库（在本例中为 Shop-Stop 的销售数据库）进行逆向工程，以使用 逆向工程 只需单击一下数据模型工具栏上的图标。 这样做会自动创建数据模型。 此数据模型中的每个实体代表一个包含 Shop-Stop 源数据的表。 它看起来是这样的：
获得数据模型后，您可以验证它以确保它没有错误和警告。 为此，只需单击 验证读写部署 主工具栏中的选项。 这是一个屏幕截图：
验证模型后，您可以将其部署到服务器并使其可供使用 ETL管道 （以及 ELT）或用于数据分析。 这是怎么做的。 现在您已经创建、验证并部署了源数据模型，让我们继续下一步。
构建数据仓库第 2 步：构建和部署维度模型
该过程的下一步是设计一个 维度模型 它将作为 Stop-Stop 数据仓库的目标模式。 您可以使用 实体 数据模型工具箱中提供的对象以及数据建模器的拖放界面可从头开始设计模型。
由于 Shop-Stop 已经在 SQL 数据库中拥有数据仓库架构，因此您必须对数据库进行逆向工程。 同样，生成的数据仓库模型中的每个实体都代表 Shop-Stop 最终数据仓库中的一个表。
接下来，您需要通过分配事实和维度将该模型转换为维度模型。 每个实体的类型设置为 常规 默认情况下，当数据库被逆向工程时。 您可以方便地将类型更改为 事实 or 尺寸 右键单击实体，将鼠标悬停在 实体类型 在上下文菜单中，然后从给定的选项中选择适当的类型。
中心的销售实体是事实实体，其余的是维度实体。
准备好事实和维度后，您需要通过向每个实体布局中存在的字段分配指定的角色来配置它们，以增强数据存储和检索。
对于维度实体， 维度角色 在列 布局构建 提供完整的选项列表。 这些包括：
- 代理键
- 业务密钥
- 缓慢变化的尺寸类型（SCD1、SCD2、SCD3 和 SCD6）
- 记录标识符以跟踪历史数据（有效日期和到期日期、当前记录指示符和版本号）
- 占位符维度，用于跟踪迟到和早到的事实和维度
同样，事实实体的 布局构建 包含一个 事实角色 允许您分配的列 交易日期键 某一领域的角色。 下面是如何布局 促销 一旦您分配了实体，它就会看起来像 交易日期键 领域的角色：
准备好维度模型后，您可以验证并部署它以供进一步使用。
构建数据仓库第 3 步：填充数据仓库
现在是时候通过使用 ETL 管道将相关源数据加载到表中来填充 Shop-Stop 的数据仓库了。 Astera 使您能够构建 ETL 和 ELT 使用其数据流设计器的管道。
为此，您必须向数据仓库项目添加新的数据流。 使用数据流工具箱中提供的广泛对象集来设计 ETL 流程。 使用 事实加载器 和 尺寸装载机 对象分别将数据加载到事实表和维度表中。
这是将数据加载到的数据流 对客户的 表看起来像：
在左边是 数据库表源 从源表中的表中获取数据的对象。 在右边， 尺寸装载机 对象将数据加载到目标维度模型中的相关表中。
要将每个对象连接到各自的模型，您需要使用源数据模型的部署来配置源对象：
同样，使用目标维度模型的部署配置 Dimensional Loader 对象，如下图所示：
请注意，您需要设计数据流以将数据以不同方式加载到事实表中。 这是因为它包含来自多个源表的字段，但是 数据库表源 对象只能 提取数据 一次从一个源表。
相反，您可以使用 数据模型查询源 对象，它允许您通过选择根实体从源模型中提取多个表。 如下面的屏幕截图所示：
现在您已经设计了所有数据流，您可以执行每个数据流以使用其销售数据填充 Shop-Stop 的数据仓库。 为了避免单独执行所有数据流，请设计一个工作流来编排整个流程。
最后，通过内置的作业调度程序自动执行刷新此数据的过程。 要访问作业调度程序，请转至 服务器 > 作业计划 在主菜单中。
在 调度 选项卡中，您可以创建一个新计划以按给定频率自动执行执行过程。
构建数据仓库第 4 步：可视化和分析
设计并部署数据仓库后，您可以通过内置的 OData 服务将其与行业领先的可视化和分析工具（例如 Power BI、Tableau、Domo 等）集成。
构建数据仓库的最佳实践
构建数据仓库是一回事，而如何高效地构建数据仓库并取得有效的成果则是一个完全不同的挑战——需要利用 最佳实践.
从数据仓库策略开始
始终从一个明确的策略开始，该策略概述了业务目标、数据范围、架构方法以及数据仓库将如何随着时间的推移而发展。 您的数据仓库策略应与整体业务策略保持一致，并满足特定的分析和报告需求。
自动化一切你能做到的事情
虽然无法采取太多措施来加速初始规划阶段，但在执行时您可以显着减少时间和资源需求。利用数据仓库工具等工具， 数据集成工具等来自动化和加速重复性和繁重的任务。
关注数据质量
您的分析和报告的质量取决于您填充数据仓库的数据的质量。确保 数据质量管理 通过实施稳健的数据清理、重复数据删除和验证流程。
采用可扩展架构
随着数据量的增长和业务需求的变化，您的数据仓库应该能够适应，而无需进行大量的重新设计。 使用具有可扩展性和灵活性的模块化架构可确保您的数据仓库无需大量投资即可与更新的技术集成。
实施稳健的 ETL 流程
设计足够强大的 ETL 管道，能够近乎实时地处理大量数据。尽可能自动化 ETL 流程，最大限度地减少人工干预并确保 数据的完整性.
构建您的数据仓库 Astera
鉴于集成和组织来自不同来源的大量数据（随着业务的增长而不断增加的来源）的复杂性，构建数据仓库很容易成为一个资源密集型且耗时的过程。这就是为什么现代组织利用自动化 数据管理解决方案 快速跟踪数据仓库的开发。
您的时间安排是否紧迫，需要在几天而不是几个月内构建数据仓库？ 请联系我们的解决方案专家之一： +1 888-77-ASTERA。 或者，您可以下载一个 14-day免费试用 or 查看演示.
作者：
Astera 营销团队
