构建数据仓库的几个问题

据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。近年来，随着大数据的应用不断深入，构建企业级数据仓库成为了企业进行精细化运营的一种趋势。

从管理者的视角来看，数据仓库是赋能业务并辅助决策的一种工具，从开发者的视角来看，数据仓库是一堆数据模型的集合。数仓开发是一个系统工程，涉及数据集成、数据建模、数据开发、数据服务、任务调度、元数据管理、数据质量管理(DQC)等一系列的流程。另外，由于数据跟业务是息息相关的，所以在构建数仓的时候，需要对业务有一个非常深刻的理解。

值得注意的是，数仓的建设不是一蹴而就的，也没有毕其功于一役的方法，业务的不断变化决定了数仓是在不断迭代中进行完善的。从这个层面上来讲，或许永远没有完美的数仓。由于人员的流动、业务的变化以及前期的系统性建设不足，数仓总会存在这样或那样的问题。

或许我们可以用"是否成熟"描述数仓的建设，那么什么是成熟的数仓呢，我们不妨换个角度思考一下：什么是一个不成熟的数据仓库?此时你的脑海里是否会蹦出一个词，那就是混乱。是的，一个不成熟的数仓虽然具备了部分数仓规范，但在具体的落地实施过程中，并未能完全按照规范操作， 导致数据仓库建设比较混乱，比如数据域划分不清楚、数仓分层不明确、数据任务随意依赖、数据重复开发等等问题。迫于业务快速变化以及日常数据开发需求的压力，造成了数据开发没有太多的时间和精力去顾及这些问题，最终形成了一个不成熟的数仓。一旦出现了这些问题，后续就需要有专门的数据治理团队去规划并规范数仓的建设。

所以，假设你接手了一个不成熟的数仓项目，或者你觉得目前的数仓建设还不够成熟，那么不妨思考一下几个问题：

（编辑：张家口站长网）

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