电商数据仓库.pptx
电商数据仓库
CONTENTS数据仓库概览数据抽取与转换数据存储与查询
01数据仓库概览
数据仓库概览数据仓库架构:
详细介绍电商数据仓库的整体架构设计与组成。数据表格概览:
介绍数据仓库中关键数据表格的结构和内容。
数据仓库架构数据模型:
数据模型设计包括维度模型和事实表设计,保证数据存储结构的有效性和优化性能。
数据抽取:
描述数据从不同来源抽取到数据仓库的流程和技术。
数据存储:
介绍数据在数据仓库中的存储方式和管理机制,确保数据的安全性和完整性。
数据处理:
讨论数据处理流程,包括数据清洗、转换和加载等步骤。
数据可视化:
分析数据仓库如何支持数据可视化需求,为业务决策提供直观的图表展示。
数据表格概览表格名称字段1字段2订单表订单号商品名称用户表用户ID用户名
02数据抽取与转换
数据抽取与转换数据抽取流程:
解释数据从电商平台抽取到数据仓库的过程和策略。数据转换策略:
说明数据在抽取后的转换过程和数据质量保证。
数据抽取流程实时同步:
实时同步数据保证数据的及时性和准确性。定时抽取:
定时抽取数据可减轻对源系统的压力,并确保数据完整性。增量更新:
介绍增量更新机制,减少重复数据的传输和存储。全量加载:
讨论全量加载数据的必要性和操作方式。
数据转换策略字段映射:
数据字段之间的映射关系和转换规则。数据合并:
多源数据的合并策略和实现方法。数据清洗:
数据清洗过程中的异常处理和重复数据处理。数据计算:
描述对数据进行计算和聚合的策略。数据校验:
数据转换后的数据质量校验方法。
03数据存储与查询
数据存储与查询数据存储结构:
阐述数据在数据仓库中的存储结构和优化方式。
数据存储结构维度表存储:
细说维度表的存储方式和设计原则。
事实表存储:
详细事实表的存储策略和性能优化。
索引优化:
数据库索引在数据存储中的应用和优化。
分区策略:
数据分区设计对查询性能的影响和优化。
数据备份:
数据仓库数据备份和恢复策略。
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