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什么是数据仓库在线播放_什么是数据仓库和数据挖掘(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

什么是数据仓库

数据仓库是什么？数据仓库的建设重难点有哪些？

为什么需要数据仓库数据仓库是现代企业数据管理和分析的核心工具，但对于新入职的员工来说，这个概念可能显得有些复杂。那么，什么是数据仓库？为什么我们需要它？它是如何工作的？下面我们来简单探讨一下。 ✨ 什么是数据仓库？数据仓库是一个集成来自多个业务系统的数据存储系统，旨在为分析和报告提供支持。它是组织内的“单一事实来源”，即所有重要数据的集中存储地。数据仓库不仅保存客户数据、销售数据等，还能够提供企业所需的统一、可靠的数据视图，帮助企业进行数据驱动的决策。 ✨ 数据仓库的核心特点按主题分类：数据仓库中的信息围绕特定主题组织，例如销售、客户或产品数据。数据存储更具针对性和有效性。集成化：数据仓库从不同来源收集数据，并采用统一的标准进行存储。不同系统之间数据可确保完整性和准确性。存储长期数据：数据仓库存储历史数据，允许对不同时间段的数据进行分析。便于理解业务变化趋势。非易失性：一旦数据进入数据仓库，就不会被修改或删除。保证数据的稳定性和可靠性。 ✨ 数据来源业务数据：平台、视频、作者、视频分类等。日志数据：后端日志（如Nginx、OSS），前端上报日志。第三方数据：Scrape数据、购买数据。其他数据：手动记录的某些数据。 ✨ 数据仓库的架构数据源层：这是数据的输入来源，此层数据无任何更改，直接沿用外围系统数据结构和数据。数据仓库：数据仓库是数据的原始储存区域，对数据源层经过了一定的数据清洗，保持干净、整洁的数据。如果数据出现问题，可以通过此数据进行溯源。 ETL过程：ETL过程是数据仓库的核心环节，涉及从数据仓库提取数据，进行必要的转换和清理，然后加载到标准化的数据存储中。消费层：这是数据仓库的输出层，用于数据分析和报告。数据可以被DA分析，或者直接为业务用户提供快速查询的可视化BI。 ✨ 数据仓库的好处集中数据管理：数据仓库提供了一个集中的数据存储，使企业用户可以更快地访问数据和信息，不需要从多个来源获取。数据质量和一致性：数据仓库中的数据经过清理和质量检查，更加可靠和一致。通过集成不同系统的数据，数据仓库解决了数据不一致的问题。历史数据分析：数据仓库存储历史数据。这对于理解业务变化趋势至关重要。这一期知识简单地介绍了数据仓库的概念，下期将会分享下数据仓库的架构是如何构建的。另外每个企业之间的数据仓库可能都具有概念或者架构上的差异，如有差错，还请海涵。

电信面试经验分享：如何轻松应对常见问题还记得那次电信面试，走出考场时我简直要笑出声来，那种感觉真的太棒了！面试官们对我满意的眼神让我感到无比自豪。下面，我就来分享一下我当时遇到的一些问题以及我是怎么回答的，希望对大家有所帮助。你对电信有什么了解？ 𐟓ž 电信行业对我来说并不陌生，从小就知道它的重要性。电信不仅仅是通信技术和服务，还包括固定电话、移动电话、互联网和广播电视等。它在现代社会中扮演着至关重要的角色，为人们提供了便捷的通信和信息传输渠道。此外，电信行业还涉及一系列法律法规，如《电信法》和《电信管理条例》，以确保行业的有序发展。怎么看待电信转型？ 𐟌 电信转型是行业发展的必然趋势，旨在提升服务质量、增强竞争力，并适应快速变化的市场需求。通过技术创新、服务升级、数字化转型等手段，电信企业不断提升服务质量，增强竞争力。这种转型也推动了整个科技行业的发展，促进了技术进步和服务模式的创新。谈谈你对5G发展的看法 𐟓𖊵G技术的发展和应用是科技进步和社会发展的必然结果。它不仅提升了通信行业的服务质量和效率，还为其他行业的技术创新和发展提供了强大的支持。随着5G技术的不断深入应用，可以期待它将为社会带来更加丰富和便捷的生活体验，同时也为经济的持续增长提供新的动力。是否接受去基层？ 𐟏 如果公司经过综合考量后分配我去基层网点，我是可以接受的，也愿意服从公司的安排。对于目前的我来说，还没有过硬的业务能力和工作经验，分配到基层网点能够给予我磨炼的机会。因为基层网点面临的群众矛盾和业务问题可能会更多，也能更快地培养我处理问题的能力和心理抗压能力，丰富更多的实践经验。我相信在基层成长起来的员工，在以后工作中遇到困难也会更沉着更从容。一些常考问题 𐟓‹ 岗位的专业问题（类似什么是数据仓库？）：这个问题我提前准备过，所以回答得很顺利。为什么选择中国电信：我选择了中国电信是因为它的行业地位和广阔的发展空间。有没有收到其他公司的offer：我确实收到了其他公司的offer，但我对中国电信的兴趣更大。你对薪酬有什么要求：我对薪酬的要求是合理的，符合市场水平。总的来说，我遇到的电信面试问题还是比较简单的，基本上我提前都准备过。所以当时面试过程非常顺利。我大概花了不到半个月的时间去准备，先跟着一些面试课学习，后期就是总结自己的话术和模板。希望大家也能顺利通过电信面试！

元数据管理：数据仓库的核心与灵魂 𐟓Š ### 元数据是什么？元数据（Metadata），听起来有点高大上，其实就是数据的“说明书”。简单来说，元数据就是描述数据的数据。举个例子吧，如果你有一本书，那它的书名、封面、出版社、作者、总页码等等，都是这本书的元数据。再比如，看一部电影，总时长、制作人、总导演、演员列表这些信息，也是电影的元数据。在数据库的世界里，如果某个表是“数据”，那它的列名、列类型、列长度、表注释等等，都是这个表的元数据。几乎任何“事物”都可以有它的元数据。元数据通常可以分为业务元数据和技术元数据两大类。元数据管理系统的重要性 𐟏›️ 元数据管理系统对一个公司来说，简直是数据的“大脑”。要搭建一个成功的元数据管理系统，至少需要满足以下几个条件：数据集成：整个公司数据的集成是基础，也就是要有一个强大的数据仓库。业务流程完善：业务中台的实现，确保公司各个部门之间的流程顺畅。技术统一：技术中台的实现，让整个公司的技术开发标准化。从某种意义上说，元数据管理系统是公司业务、技术和管理的统一体。数据仓库是数据的集成，而元数据管理系统则是公司业务、技术和管理的统一。阿里推崇的数据中台理念，其实和这个有点类似。元数据管理的挑战 𐟏ƒ‍♂️ 不过，任何规范化的过程都会遇到一些挑战。不是所有人都能理解规范化带来的好处，这需要一定的权衡和反复沟通。比如，在ETL开发中，全部用SQL解决虽然开发快、错误少，但未来可能面临上千行的SQL代码。而全部用Python解决，虽然代码门槛高、性能差，但两者结合可能是一个更好的选择。元数据的广泛应用 𐟌 无论是数据人员、IT开发、测试还是产品项目业务，都应该有元数据的概念。记录有价值的元数据，不仅对自己有利，对团队也有好处。如果最终决定进行元数据管理系统的建设，那将大大节省时间。总结 𐟓 元数据管理不仅仅是技术问题，更是公司整体管理和流程优化的关键。只有掌握了元数据的精髓，才能在大数据时代立于不败之地。

商业智能（BI）如何助力跨境卖家？在这个大数据时代，我们的一举一动都在产生海量的数据。这些数据不仅仅是数字和信息，它们背后还隐藏着很多规律和知识。然而，这些规律和知识并不是显而易见的，需要通过深度挖掘和分析才能发现。由于数据的庞大性，只有借助计算机才能做到这一点，于是商业智能（BI）应运而生。什么是商业智能（BI）？𐟤” 商业智能（BI）是一套由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。它的主要目的是将企业不同业务系统（如ERP、CRM、OA等）的数据进行有效整合，再利用合适的查询和分析工具快速准确地提供报表，为企业决策提供支持。为什么跨境电商卖家需要BI？𐟌 在跨境电商管理层面，从全局角度看整体业务变得至关重要。企业管理层需要打通各个业务系统、业务模块的数据，打破内部的数据孤岛。这时候就需要通过商业智能BI来实现。在跨境电商企业里，有很多部门，如运营、采购、物流、财务、人事等，他们可能使用不同的业务系统。与商业智能BI不同，这些业务系统对应单一的部门或业务线。例如，财务使用财务软件记录日常财务数据，人事用人力系统管理企业的人力、培训、薪酬、考勤等，销售则关心CRM系统中的数据以及OA里的合同信息等。跨境电商企业数据应用的困境𐟘“ 报表越来越多，越来越复杂，不知道该从哪个方向着手处理。大量手工处理，容易出错，无法及时获取有用信息。 Excel导致工作重复，尤其涉及日报表、月报表、年度报表时。报表展示的数据很多，却很难快速准确地知道核心指标。如何化解跨境电商数据应用难题？𐟒እ碌奈駔觧壘 ERP数据中台的数据加工和指标定义能力，整合来自不同业务系统的数据（如销售、广告、采购、物流、库存、财务等业务数据），然后通过积加BI的高性能数据分析引擎，深化业务数据开发，为跨境电商全生命周期的解决方案提供重要的可视化数据分析支撑。有了积加BI，跨境卖家可以：告别在Excel上手工做表，数据更新更快，报表更新更高效。有效沉淀历史经验，高效分析和复盘。深挖业务数据，实现多维、自定义分析，精准解决业务难题。总之，商业智能（BI）可以为跨境电商卖家带来很多好处，帮助他们更好地管理数据，做出更明智的决策。

[微笑]北京CRM公司普及BI平台是什么? 商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定，是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。 2)BI平台的技术发展趋势 BI的技术发展趋势 BI SaaS化：云上落地是商业智能最大的技术发展趋势一站式平台化：商业智能趋于集成数据仓库提供存储功能，集成python及R语言提供数据挖掘，延伸范围越来越广 BI与新技术融合：商业智能与流程自动化RPA和人工智能等新技术深度融合自助式BI：业务人员可独立分析数据,生成定制报告,不再依赖IT部门或数据分析师协作BI：商业智能与社交媒体和网络技术等协作工具融合,允许共享报告,增加涉众和专家互动,提升商业决策质量。 #动态连更挑战#

数据中台：企业数字化转型的核心力量 𐟚€ 数据分析思维的核心在于运用数据解决问题，而数据中台则是企业在数字化转型过程中的重要支撑。最近几年，数据中台的概念逐渐火热，本文将结合个人经验，探讨数据中台的真正含义和价值。 𐟌🠤𛀤𙈦˜秊𐦍�𐯼Ÿ 数据中台既是一个技术概念，也是一种企业运营管理的思维模式。它不是标准化的产品，而是一种资源整合、集中配置、能力沉淀和分步执行的运作机制。通过利用各种数据技术，数据中台能够高效地统一收集、处理、存储、计算、分析和可视化数据，最终将数据与业务链条相结合，转化为企业的实际运营能力。 𐟏›️ 数据中台的架构数据中台具备统一的基础、公用的中间力量和多元的使用方向模式。它采集全业务多形态的数据，通过数据指标结构化、规范化方式实现指标口径统一，存储到各类数据库、数据仓库或数据湖中，以实现数据资产化管理。 𐟌𑠦•𐦍�𐧚„建设路径数据中台的建设需要先进行顶层设计，再逐步深化应用，自上而下推动，明确分工和责任。它不仅涉及数据本身，还涉及到产品、营销、财务和运营等多个方面。每一步都需要完善的顶层设计，也需要业务向下同步思考，建立全局架构数据中台的设想。在使用过程中，需要逐渐磨合出自身的中台理念和要求，优化组织架构，沉淀数据能力，最终构建自己的数据能力。 𐟌Ÿ 数据中台的核心价值数据中台的核心价值在于降低数据建设成本，提高数据应用效率。它能激活数据的商业价值，辅助业务决策运营，优化核心业务流程，提升组织架构能效。然而，数据中台并不是万能的，其价值和效果取决于顶层设计者的观念和投资回报比。 𐟚렦•𐦍�𐧚„挑战尽管某些头部企业已经开始优化自己的中台策略，但许多公司仍然处于观望状态。数据中台的价值取决于顶层设计者的观念，而且在实际实施过程中存在技术和业务鸿沟。因此，作为数据分析师，我们应该对这一热门概念保持关注，以利于培养我们的数据思维。通过了解数据中台的概念和价值，我们可以更好地应对企业数字化转型的挑战，为企业的发展提供有力的支持。

数据驱动的产品决策：从洞察到行动大家好，我是产品经理天天，今天想和大家聊聊数据驱动的产品决策方法。希望这些内容能对你们有所帮助。明确决策目标 𐟎斥…ˆ，咱们得明确咱们要解决什么问题。比如，咱们是想提高用户留存率、优化用户体验，还是增加收入？目标要具体、可量化，这样才能知道咱们到底有没有达到预期。收集关键数据 𐟓Š 接下来，根据目标来收集数据。这包括用户行为数据（比如点击率、转化率、用户路径）、市场数据（比如竞争对手分析、行业趋势），还有用户反馈和评价等等。建立数据基础设施 𐟏—️ 确保咱们有一个可靠的数据收集、存储和处理系统。可能得用到用户行为追踪工具、数据库、数据仓库和数据分析平台等等。数据分析与洞察 𐟔 用户画像：分析用户数据，创建用户画像，了解他们的行为、偏好和需求。 A/B测试：实施A/B测试来验证假设，比较不同版本或策略的效果。趋势分析：识别数据中的模式和趋势，预测未来可能的变化。问题诊断：通过数据分析识别产品中的问题区域或机会点。数据驱动的决策制定 𐟓ˆ 基于分析结果，制定或调整产品策略和功能。决策一定要基于数据证据，而不是凭直觉。快速迭代 ⚙️ 采取敏捷开发方法，根据数据反馈快速迭代产品，持续优化。建立反馈循环 𐟔„ 确保决策实施后有机制收集反馈数据，形成闭环，以便评估决策效果并进行后续调整。跨部门协作 𐟤 数据驱动的决策不应仅限于产品团队，应该与市场、销售、客户服务等部门共享数据和洞察，促进全公司的数据文化。数据治理与伦理 𐟛᯸ 确保数据收集和使用符合法律法规和道德标准，保护用户隐私。培养数据意识 𐟧 提高团队成员的数据分析能力和数据敏感度，确保每个人都能够理解数据的价值并能从中提取有用信息。通过这些方法，产品经理可以确保产品决策基于坚实的数据基础，从而提高决策的准确性和产品的市场适应性。本期分享就到这里，有相关产品问题欢迎留言交流哦！

初级数据分析师的日常工作是什么？作为一名在互联网公司工作的数据分析专员，入行半年，我依然还是初级数据分析师。一般来说，入行1到2年内都算是初级数据分析师。我们这个级别的数据分析师最常见的工作有三类：数据提取、报表开发和撰写分析报告。数据提取：基础中的基础 𐟓Š 数据提取可以说是数据分析的基础中的基础。不夸张地说，大部分分析项目中80%的精力都在数据获取和加工上。你需要从数据库中提取出各种数据，这看似简单，但对你的SQL技能是个大考验。有时候，一个函数能帮你省下几百行代码，一段SQL的优化能提高十倍以上的效率。所以，踏踏实实做好数据提取，别觉得这没意义。报表开发：让数据更直观 𐟓ˆ 当你能够高效准确地提取数据后，接下来就是报表开发了。把常用的数据提取固化下来，形成表格或可视化的图表。这时候，你会发现自己之前学的Excel和数据库设计知识派上用场了。还需要进一步学习BI（商业智能）的基础知识，了解什么是星型模型、数据仓库、Cube等。撰写分析报告：让人读懂的PPT 𐟓Š 最后一步就是撰写分析报告，把众多报表组合成一篇让人读懂的PPT。这时候考验的就是你的PPT技能了。一份好的分析报告除了简洁和漂亮的PPT，更重要的是抓住主题、清晰的分析思路和有价值的结论。如果你还能生动地讲解PPT内容，那就更完美了。如何成为初级数据分析师？要成为初级数据分析师，需要掌握三种技能：数据获取、数据处理和数据可视化。分别对应SQL语言、Python和Excel，以及Tableau这些工具。对机器学习和大数据的了解和实践会是很好的加分项。此外，对业务有一定的了解也很重要，这样才能更好地结合数据和业务，提出有用的结论和建议。从数据分析的角度来看，我的建议是多学学数据分析相关的技能。虽然你不一定要真的当数据分析师，但如果你想走升职的捷径，具备数据敏感度是必须的。最后，关于是否需要报培训机构，对于0基础且自律性差的人来说，我是很建议的。不仅因为自学难度大，更重要的是报班学习的知识体系会更完善，还能结交很多志同道合的小伙伴，扩展人脉，在找工作时也能互相交流。

华云科技数据开发实习面试心得分享 𐟓ˆ 最近有幸参加了华云科技的数据开发实习面试，真是一次难忘的经历。面试过程中，我被问到了很多关于Hive的问题，感觉自己在大数据组件的了解上还有很大的欠缺。以下是我对这次面试的总结和一些后续学习的方向。面试内容回顾 𐟓 Hive和Spark的使用情况首先，面试官问我是否经常使用Hive和Spark，以及我是如何学习的。我告诉他们我主要是在实习中使用的，并且是通过自学来掌握这些工具的。实习中的Hive使用场景接着，面试官问我在实习过程中使用Hive的具体场景。我回答了一些基本的场景，比如数据的导入导出、查询优化等。处理大数据量的经验面试官还问我是否有用过Hive处理大数据量的经验。我承认在这方面我还没有太多实践，只能谈一些理论上的想法。大数据模型和应用分析这部分问题让我有点懵，面试官问我是否接触过大数据模型，比如风控建模、数据仓库模型、用户画像模型、推荐系统模型和时序分析模型。我承认对这些模型并不熟悉，只知道一些基本的算法和概念。可视化工具的使用面试官问我是否用到过可视化工具来做报表，我提到了PowerBI（内嵌在Excel中）和FineBI。他还让我拓展一下常见的可视化工具，比如Tableau和Apache Superset。大数据组件的了解面试官问我是否了解常见的大数据组件，比如Hadoop、Hive、Spark、Kafka和Flume。我承认我只学习过Hadoop、Hive和Spark，而Kafka和Flume正在学习中。 Kafka和Flume的了解接下来，面试官问我是否了解Kafka和Flume。我承认对这些组件的了解还不够深入。 MapReduce的运行机制这是一个送分题，我回答得很顺利。 Hive分区概念的理解面试官问我是否了解Hive分区概念，以及它在什么阶段会加快查询效率。我解释了分区的主要目的是加快查询效率，特别是在Map阶段，可以减少同步执行的磁盘IO次数。数据仓库的了解面试官问我对数据仓库的了解，以及常见的分层和架构概念。我承认在这方面我还没有太多了解，但事后我会去学习。 Hive和MySQL的优化面试官问我是否了解Hive和MySQL的优化。我回答了一些基本的优化方法，比如索引优化、查询优化等。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我问了工作的主要内容和学习方向。面试官告诉我主要工作内容是用类SQL进行数据的开发，主要是离线大数据开发，表层面的建模。他还建议我需要学习大数据开发的底层思想，以及关于优化方面的具体实操。后续学习方向 𐟓š 根据这次面试的经验，我意识到自己在大数据组件的了解上还有很大的欠缺。后续我会加强学习常见的大数据模型及相关原理，继续学习Kafka、Flume等大数据组件，了解数据仓库的分层架构及相关知识，并强化优化方面的理解和实操。这次面试虽然有些紧张，但也让我收获了很多宝贵的经验。希望这些分享对大家有所帮助！

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