数仓元数据是什么？又分为技术元数据、业务元数据。你知道吗数仓元数据的管理一般是构建数据管理中心，产品化也就是数据地图，这些你都知道吗？

在建设大数据数据仓库时，首先要进行充分的业务调研和需求分析，这是数据仓库建设的基石，业务调研和需求分析做得是否充分直接决定了数据仓库建设是否成功。其次进行数据总体架构设计，主要是根据数据域对数据进行划分；按照维度建模理论，构建总线矩阵、抽象出业务过程和维度。再次，对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，使用OneData工具完成指标规范定义和模型设计。

从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是模型分层，可见模型分层在模型实际过程中的重要性，确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素，让数据易理解和高复用是分层的核心目标。

数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅仅要进行横向的分层，也需要根据业务情况进行纵向的主题域划分。为保证整个数仓体系的生命力，数据域需要抽象提炼，长期维护及更新，但不要轻易变动，在划分数据域时，既能涵盖当前所有的业务需求，又能在新业务接入时无影响的包含进已有的数据域中或者扩展新的数据域。

OLAP( On-Line Analytical Processing)，联机分析处理过程。个人理解为主要场景针对大批量数据，实时性无要求，基于数仓多维模型，进行分析操作的系统中。Hadoop体系中MapReduce、Hive、Spark、Flink等都可以进行为OLAP实现。

本文针对数仓onedata的建设，整理了数仓开发相关的规范信息，希望可以帮助到大家。

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从事数仓工作几年了，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的，此处整理了对自己帮助较大的部分，给大家推荐一下，希望能帮助到大家。

你需要了解的全量表,增量表及拉链表定义以及各类型数据入仓方法

数仓为空间换时间，通过大量预处理，提升用户数据效率体现等。故而存在大量数据冗余。如果不分层，源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程，工作量巨大。通过数据分层管理可以简化数据清洗的过程，因为把原来一步的工作分到了多个步骤去完成，相当于把一个复杂的工作拆成了多个简单的工作，把一个大的黑盒变成了一个白盒，每一层的处理逻辑都相对简单和容易理解，这样我们比较容易保证每一个步骤的正确性，当数据发生错误的时候，往往我们只需要局部调整某个步骤即可。