大數(shù)據(jù)時代對于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)營銷的要求越來越迫切，無論是對外的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，還是對內(nèi)的系統(tǒng)，業(yè)務(wù)人員都希望以數(shù)據(jù)為支撐，進(jìn)行產(chǎn)品策略制定支撐、用戶運營打法制定。使用數(shù)據(jù)庫來做數(shù)據(jù)摸底、數(shù)據(jù)分析，既費時費力，也效果不好，最合適的方式便是數(shù)據(jù)倉庫了，輕量又實用。

數(shù)據(jù)倉庫，一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反應(yīng)歷史變化的數(shù)據(jù)集合，主要用于數(shù)據(jù)分析、運營決策。所謂面向主題，它指的是數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息按照某個主題進(jìn)行聚合，比如地區(qū)、成本、商品、收入、利潤等等；所謂集成的，它指的是可以把不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都匯聚在一起；所謂相對穩(wěn)定的，它指的是數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)不會像操作型數(shù)據(jù)庫那樣經(jīng)常變化；所謂反映歷史變化，它指的是數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息不只是反映企業(yè)當(dāng)前情況，還可以記錄分析從過去某一個時間點到現(xiàn)在的變化。

了解完數(shù)據(jù)倉庫的定義后，我們來看看如何搭建一個數(shù)據(jù)倉庫。搭建一個數(shù)據(jù)倉庫，一般需求確認(rèn)、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析五大部分。數(shù)據(jù)倉庫搭建好了之后，再通過不斷的數(shù)據(jù)驗證，不斷進(jìn)行指標(biāo)優(yōu)化。其實這就和做正常的業(yè)務(wù)產(chǎn)品一樣，也是包含需求收集、開發(fā)、上線、迭代的過程，只不過它是數(shù)據(jù)產(chǎn)品而已。

在需求確認(rèn)階段，我們需要確認(rèn)原材料和用戶，原材料包含有哪些數(shù)據(jù)，要做哪些數(shù)據(jù)的分析；用戶包含數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者、使用者、管理者。

需求確認(rèn)之后，在數(shù)據(jù)收集階段，我們需要確認(rèn)收集的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)更新頻率、更新方式，并且做好數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查。所謂“收集的數(shù)據(jù)”指的是我們要與用戶（生產(chǎn)者、使用者、管理者）定義好每一個數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中的主鍵（唯一標(biāo)識），它代表的業(yè)務(wù)意義、統(tǒng)計的來源，避免在后面分析階段產(chǎn)生歧義；所謂“數(shù)據(jù)更新頻率”指的是我們期望多久更新一次數(shù)據(jù)，按時、按天、按周、按需更新；所謂“更新方式”指的是我們是只更新增量數(shù)據(jù)or全量更新數(shù)據(jù)；所謂“數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查”，指的是我們要檢查主鍵是否為空、是否重復(fù)，維度數(shù)據(jù)是否包含關(guān)鍵字、事實數(shù)據(jù)與維度數(shù)據(jù)是否完全關(guān)聯(lián)，業(yè)務(wù)方提供的數(shù)據(jù)是否和需求匹配。

數(shù)據(jù)收集好了之后，我們要開始建模了，這也是數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)庫最大的區(qū)別。通過模型的建設(shè)，我們可以進(jìn)行全面的業(yè)務(wù)處理，了解業(yè)務(wù)架構(gòu)圖、數(shù)據(jù)流向、業(yè)務(wù)運營情況，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；還可以站在全面的視角了解數(shù)據(jù)，消除各個業(yè)務(wù)部門之間的信息不對稱；最后還可以將底層技術(shù)實現(xiàn)和上層業(yè)務(wù)進(jìn)行解耦，上層業(yè)務(wù)發(fā)生變化時，底層技術(shù)很容易的就可以適應(yīng)。數(shù)據(jù)倉庫模型一般包含四個階段，即業(yè)務(wù)建模（業(yè)務(wù)層面分解和程序化）、領(lǐng)域建模（對業(yè)務(wù)模型進(jìn)行抽象處理）、邏輯建模（根據(jù)領(lǐng)域模型的概念實體進(jìn)行數(shù)據(jù)倉庫的邏輯處理）、物理建模（根據(jù)邏輯建模進(jìn)行的技術(shù)實現(xiàn)）。

數(shù)據(jù)倉庫的模型一般包含五部分，即系統(tǒng)記錄域、內(nèi)部管理域、匯總域、分析域、反饋域。在系統(tǒng)記錄域主要是數(shù)據(jù)的存儲，在內(nèi)部管理域主要是記錄數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)據(jù)（元數(shù)據(jù)），在匯總域主要是將所有的數(shù)據(jù)匯總在此處，在分析域主要是做數(shù)據(jù)分析，在反饋域主要是把數(shù)據(jù)給到前端。常用的數(shù)據(jù)建模方式是維度建模法，即按照事實表、維度表來建立數(shù)據(jù)倉庫。事實表代表從業(yè)務(wù)活動中抽取出來的性能度量，占據(jù)了數(shù)據(jù)倉庫90%的空間，數(shù)據(jù)倉庫的報表數(shù)據(jù)主要也就是這些維度數(shù)據(jù)了。維度表是對業(yè)務(wù)過程的上下文描述，包含具體的明細(xì)數(shù)據(jù)，是事實表的輸入。在下圖中以訂單為主題，它對應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫的事實表包含產(chǎn)品代理鍵、日期代理鍵、客戶代理鍵等，維度表比如產(chǎn)品維包含創(chuàng)建人、創(chuàng)建日期、修改人等。

數(shù)據(jù)模型建立好之后，我們就要開始數(shù)據(jù)處理了。數(shù)據(jù)處理包含數(shù)據(jù)分層、ETL清洗、數(shù)據(jù)監(jiān)控三個模塊。在數(shù)據(jù)分層階段，我們一般把它分為ODS層（存儲原始數(shù)據(jù)，比如API傳入、人工導(dǎo)入、MQ數(shù)據(jù)）、DW層（進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗）、DM層（進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，）。在數(shù)據(jù)清洗階段，通過“提取extraction”從ODS層獲取指定數(shù)據(jù)、“轉(zhuǎn)換transformation”把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具體的格式、“加載load”把轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫。在數(shù)據(jù)監(jiān)控階段，主要是看看數(shù)據(jù)在清洗時是否有報錯、存入的數(shù)據(jù)是否有異常。

數(shù)據(jù)處理完了之后，就是可視化呈現(xiàn)了。基于數(shù)據(jù)倉庫的分析數(shù)據(jù)，管理者可以找到有價值的信息，進(jìn)行分析決策；業(yè)務(wù)人員可以進(jìn)行事件的監(jiān)控，比如報警事件情況、用戶工單情況等，對比歷史數(shù)據(jù)，給出相應(yīng)的應(yīng)對策略；

不過在數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)中也存在很多跳轉(zhuǎn)，比如數(shù)據(jù)采集難、業(yè)務(wù)需求多變等。因為每個系統(tǒng)的業(yè)務(wù)訴求、數(shù)據(jù)格式、存儲方式都不一樣，這導(dǎo)致我們想獲取全量的數(shù)據(jù)往往不是那么容易；業(yè)務(wù)需求多變就更好理解了，市場總是在變化的，企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)跟隨市場和用戶調(diào)整，自然業(yè)務(wù)也會調(diào)整，從而對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型也要隨著變化了。

大數(shù)據(jù)時代，只有把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息、知識，才能做更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)營銷分析。對于業(yè)務(wù)部門來說，自建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)太重，不妨考慮來一個輕量級的數(shù)據(jù)倉庫吧～