我認為的如何逐步做到商業(yè)智能，通過報表自動化、數(shù)據(jù)圖表化、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘四步走的方式，逐步的讓數(shù)據(jù)產生價值。

我們主要講報表自動化，但在這之前我們需要有“大量的數(shù)據(jù)”支持，多次提到“大量的數(shù)據(jù)”，這些數(shù)據(jù)就是指我們各種產品在使用、運行過程中存到數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，當然也包括日志中的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在我們產品運行過程中生成且同時為產品運行提供服務。 

FineReport做的報表

如果是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，那么還可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)分別存儲在各種庫、表、文件中，他們以最初業(yè)務功能的需要進行著“合理”或者早已被多人“吐糟”的方式分布著。

那么,我們報表自動化的實踐就是先要讓一個服務連接上所有的產品數(shù)據(jù)庫，然后構建出所有表的 entity 用我們熟悉的 JAVA、PHP 等語言完成么?實際上并不是這樣的，在這之前，我們首先要先建立“數(shù)據(jù)倉庫”。

數(shù)據(jù)倉庫的設計

數(shù)據(jù)倉庫的設計方式有很多種，這里主要講一種設計方式 DB-ODS-DW-DM 分層設計，這里引入了四個單詞，由他們構成的數(shù)據(jù)流如下 

圖中箭頭表示數(shù)據(jù)的流向，可以看到我們的數(shù)據(jù)大致是這樣流動的：

• 五湖四海：無論是數(shù)據(jù)庫里的、日志里的、第三方服務、數(shù)據(jù)提供方的等等，最初的數(shù)據(jù)便不再五湖四海
• 海納百川：來自五湖四海的數(shù)據(jù)匯聚于一點，OBS 承擔著至關重要的一步 -- 收集
• 類聚群分：雜亂無章的堆積終究不便于使用，無論怎樣開門看到了混亂的現(xiàn)場要先收拾一下，分門別類的 -- 整理
• 術業(yè)專攻：龐大的倉庫涵蓋了太多的信息，就算我們整理好了也沒有能力自我消化，需要找到專人專才去處理對應的信息，進行加工 -- 分析
• 天道酬勤：經過復雜的收集、整理、分析后，我們終于讓東西產生了價值，可以開始對外輸出了

DB(Data Base)

這里實際上是指我們的產品 / 業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層，這里要用層的概念了，他們可能由多個庫構成，這個數(shù)據(jù)層提供了業(yè)務正常運行的支持，如果要做數(shù)據(jù)倉庫，DB 數(shù)據(jù)層還需要提供，在一定時間里被 ETL 工具批量拉取數(shù)據(jù)到 ODS 的支持。

注意這里數(shù)據(jù)拷貝不是人工拷貝，需要使用 ETL(Extract-Transform-Load)工具，ETL 指數(shù)據(jù)的抽取、轉換、加載，可以通過 ETL 工具配置數(shù)據(jù)從源到目標的操作行為并定時觸發(fā)，這個后文有所介紹。

OBS(Operational Data Store)

ODS(Operational Data Store)，操作性數(shù)據(jù)，是作為數(shù)據(jù)庫 DB 到數(shù)據(jù)倉庫 DW 的一個過渡層 / 中間層。

實際上在做報表自動化時并不是直接從產品庫獲取數(shù)據(jù)的，是需要先構建數(shù)據(jù)倉庫的，而數(shù)據(jù)倉庫的第一步就是先將所有的產品庫的各種數(shù)據(jù)都 copy 到一個“中間層 OBS”，后續(xù)所有的數(shù)據(jù)倉庫都通過“中間層 OBS”獲取數(shù)據(jù)，這樣的操作有如下好處：

• 隔離性：將業(yè)務系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫隔離
• 冗余：這是數(shù)據(jù)的第一次冗余，當然也可以說是一次備份，通過一個超大的數(shù)據(jù)庫涵蓋所有的業(yè)務數(shù)據(jù)
• 匯聚：直接打破業(yè)務壁壘，將所有數(shù)據(jù)匯聚在一起，有利于后續(xù)數(shù)據(jù)梳理時的思考，可以讓自己發(fā)揮各種想象
• 降低業(yè)務系統(tǒng)壓力：這也是冗余的另一個目的，無論是報表自動化還是數(shù)據(jù)挖掘，都可能產生對數(shù)據(jù)庫的大量操作，將業(yè)務與數(shù)據(jù)分析分離，讓兩者性能上不受影響，業(yè)務數(shù)據(jù)庫只需要提供一次性的讀取支持即可

這一層是個大系統(tǒng)層，它的主要作用是將多個源庫內容全部同步到本庫中，ETL 工具會四處拉取數(shù)據(jù)到這里，考慮到單一職責原則，這一層數(shù)據(jù)結構一般就不會改變了，往往和源庫的各個表的結構保持一致。

同樣的這一層既然是為了匯總數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)的寫入只能由 ETL 工具進行，這時候就遇到了源數(shù)據(jù)庫的內容發(fā)生了變化怎么辦?每次拷貝來的數(shù)據(jù)有重復如何處理?

• 如果需要保留每一次拷貝的樣本，那么可以考慮對每個表增加一個時間字段，來標記每次拷貝的內容，通過這個字段的區(qū)分可以解決上述兩個問題。
• 如果資源有限，且對于歷史變動并不在乎，只需要當前狀態(tài)，那么可以考慮每次拷貝數(shù)據(jù)前先刪除 OBS 表內信息，再拉取
• 如果資源有限，且數(shù)據(jù)量很大很大，又希望快速的拷貝，那么可以考慮現(xiàn)在源數(shù)據(jù)處增加一些獲取條件，將不變的數(shù)據(jù)過濾掉，比如如果每天更新一次，那么只需要獲取 created time 或者 updated time 是今天的內容，然后 upsert 到 OBS 對應表

DW(Data Warehouse)

這里講的是數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)倉庫層。。。。

數(shù)據(jù)倉庫，說到了倉庫我們可以想象一下現(xiàn)實中的各種倉庫的樣子，其實數(shù)據(jù)倉庫也是類似的。

前面 ODS 無條件的接受了所有的信息，也許他唯一能做的就是通過合理的 table 命名來識別出來每個表是從哪個產品庫來的數(shù)據(jù)了，簡直是一個超級大的混亂空間，而倉庫主要做的就是“規(guī)整”。

數(shù)據(jù)倉庫的建模(“整理”)方法有多種，范式建模法(Third Normal Form，3NF)、維度建模法(Dimensional Modeling)、實體建模法(Entity Modeling)…… 

通過各種方式的整理最終的目標是：

• 可讀性：混亂的東西永遠無法知道他們是什么，整理以后可以清晰地理解他們之間的關系。比如維度建模法構建成了事實表和維度表，每一個事實表都是業(yè)務主要數(shù)據(jù)的記錄，其內包含多種事實數(shù)據(jù)與維度表 id，通過維度表 id 可以進一步的獲得更多的詳細信息，比如時間系列的日期、年月日、星期幾，再比如類型系列的類型中文名、詳細描述信息等等。維度建模的具體情況后文詳細介紹。
• 分類清晰：分分合合，經過 OBS 層將所有數(shù)據(jù)揉到一起以后，到了 DW 層我們有了一個全新的機會去根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關系進行 link，構成一個一個有價值的數(shù)據(jù)域，當然這個劃分很可能只是通過表名來區(qū)分，可能并不會進行分庫。
• 打破業(yè)務壁壘：這里的分類主要還是從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，可以打破業(yè)務已有的壁壘。
• 高質量：對數(shù)據(jù)重新整理一次，將有用的保留，完全無效已經拋棄的字段可以扔掉。同時高質量也是我們在構建數(shù)據(jù)倉庫要保證的，我們可以在這一階段刪掉完全無用的字段，但更重要的是詳細的確認有效的信息是否正確、全面。
• 高效率：經過清晰地分類，重新根據(jù)數(shù)據(jù)間關系分類組合，并嚴謹?shù)膶Υ恳粭l數(shù)據(jù)，我們具有了一個高質量、清晰可讀、分類明確的數(shù)據(jù)倉庫，這樣我們就可以更快速的找到我們想要的東西了

注意數(shù)據(jù)倉庫只是倉庫，存儲了各種東西，它很整潔，但是它并沒有完全的挖掘出存在其內數(shù)據(jù)的價值，挖掘的步驟就需要下一層了。

DM(Data Mart)

數(shù)據(jù)集市(Data Mart) ，也叫數(shù)據(jù)市場，數(shù)據(jù)集市就是滿足特定的部門或者用戶的需求，按照多維的方式進行存儲，包括定義維度、需要計算的指標、維度的層次等，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)立方體。

首先解釋一下前面的圖里為什么有那么多的 DM 數(shù)據(jù)庫：DM 實際上可以根據(jù)業(yè)務、部門進行分割了，不同部門 / 業(yè)務 / 產品，可以有自己獨有的數(shù)據(jù)庫。

其次說說這里面裝的是什么：

• DM 庫里往往會裝一些能直接對外輸出的內容，比如最終可以快速的為報表提供查詢服務的數(shù)據(jù)，還比如各種各樣的指標。

那什么是指標?同比增長率、月度銷售總額、轉換率、平均利潤率、日點擊總數(shù)……具體的后面進行更詳細介紹 

實際上數(shù)據(jù)倉庫不只是簡單的幾層，比如上圖我“大概”、描述(“假想”)了一個數(shù)據(jù)倉庫的更復雜一些的模型。

分層的目的，無外乎還是希望各司其職，收集、整理、分析，我們的輸入就是各個數(shù)據(jù)源拉過來的信息，經過 OBS 囫圇吞棗、DW 建模歸納，最終我們的 DM 層直接對外提供更有價值數(shù)據(jù)。

本文簡單的介紹了一種數(shù)據(jù)倉庫的分層設計，主要提及了 OBS 層、DW 層、DM 層，這里過多的說了概念，后面開始拋出細節(jié)。比如后面讓我們來聊聊 DW 層建模方法之維度建模。