數(shù)據(jù)開發(fā)是指將數(shù)據(jù)從不同的來源整合、清洗、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和分析的過程。數(shù)據(jù)開發(fā)的目的是為了讓數(shù)據(jù)更加有用，以便于企業(yè)做出更好的決策。在本文中，我們將介紹數(shù)據(jù)開發(fā)的基本概念，包括數(shù)據(jù)倉庫、ETL、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化等。

OLTP

OLTP(online transaction processing)系統(tǒng), 通俗理解就是在線實(shí)時(shí)系統(tǒng);

(資料圖)

關(guān)于Transaction的一點(diǎn)彩蛋:

Transaction 在不同語境下，有著不同的含義。

在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，通常指數(shù)據(jù)庫的事務(wù)(Transaction); 在日常生活，指交易(Transaction)。

而在早期的商業(yè)數(shù)據(jù)處理，一個(gè)寫操作，通常伴隨著一筆商業(yè)交易(commercial transaction) 發(fā)生, 如賣出一件商品，向供應(yīng)商下單，支付雇員薪資; 后來數(shù)據(jù)庫應(yīng)用在不同的領(lǐng)域, 即使沒有發(fā)生交易(transaction), transaction這個(gè)詞也保留了下來。

常見的用于搭建OLTP系統(tǒng)的組件如: Mysql, Postgresql, Oracle 這些傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

OLAP

與OLTP相對(duì)應(yīng)的, 就是OLAP(online analytics processing) , 通常用作離線分析（畢竟我們無法直接在在線系統(tǒng)做復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析, 不然分分鐘把在線系統(tǒng)搞掛）。

OLAP 系統(tǒng)主要用于分析海量數(shù)據(jù), 幫助公司做出更好的商業(yè)決策, 經(jīng)常聽到的大數(shù)據(jù), 數(shù)據(jù)倉庫, 都是和OLAP 相關(guān)的概念。

常見的用于搭建OLAP 系統(tǒng)的組件有：Hadoop 全家桶, Clickhouse, Presto等組件。

數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)用于存儲(chǔ)和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的中央存儲(chǔ)庫。它是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、可變的、時(shí)間可追溯的數(shù)據(jù)集合，用于支持企業(yè)決策。數(shù)據(jù)倉庫通常包括多個(gè)數(shù)據(jù)源，包括企業(yè)內(nèi)部的各種系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)倉庫的主要功能是將數(shù)據(jù)從不同的來源整合到一個(gè)中央存儲(chǔ)庫中，以便于企業(yè)進(jìn)行分析和決策。

業(yè)界常用的數(shù)據(jù)倉庫平臺(tái)包括IBM InfoSphere、Microsoft SQL Server、Oracle Data Warehouse和Teradata等。

ETL

ETL是指將數(shù)據(jù)從不同的來源提取、轉(zhuǎn)換和加載到數(shù)據(jù)倉庫中的過程。ETL包括三個(gè)步驟：

提取（Extract）：從不同的數(shù)據(jù)源中提取數(shù)據(jù)。

轉(zhuǎn)換（Transform）：對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，以便于存儲(chǔ)和分析。

加載（Load）：將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。

ETL是數(shù)據(jù)開發(fā)的核心過程，它確保數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、一致和可靠的。

舉個(gè)例子：假設(shè)一個(gè)公司有多個(gè)部門，每個(gè)部門都有自己的數(shù)據(jù)庫，其中包含員工信息、銷售數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等。為了進(jìn)行企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析和決策，需要將這些數(shù)據(jù)整合到一個(gè)中央數(shù)據(jù)倉庫中。這就需要使用ETL過程。

首先，需要從每個(gè)部門的數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)。例如，從銷售部門的數(shù)據(jù)庫中提取銷售數(shù)據(jù)，從財(cái)務(wù)部門的數(shù)據(jù)庫中提取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從人力資源部門的數(shù)據(jù)庫中提取員工信息等。

然后，需要對(duì)提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換。例如，將不同部門的員工信息進(jìn)行整合，以便于進(jìn)行企業(yè)級(jí)的人力資源分析。還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，例如刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值等。此外，還需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，例如將日期格式轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式，以便于進(jìn)行時(shí)間序列分析。

最后，需要將轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)加載到中央數(shù)據(jù)倉庫中。在加載數(shù)據(jù)時(shí)，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證和校驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。如果數(shù)據(jù)有錯(cuò)誤或不一致，需要進(jìn)行修復(fù)和調(diào)整。

通過ETL過程，可以將來自不同部門的數(shù)據(jù)整合到一個(gè)中央數(shù)據(jù)倉庫中，以便于進(jìn)行企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析和決策。ETL過程是數(shù)據(jù)開發(fā)的核心過程，它確保數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確、一致和可靠的。

ETL工具是一種專門用于實(shí)現(xiàn)ETL過程的軟件工具。常用的ETL工具包括：

Talend：一款開源的ETL工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)。

Informatica：一款商業(yè)化的ETL工具，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理功能。

IBM DataStage：一款商業(yè)化的ETL工具，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。

Microsoft SSIS：一款商業(yè)化的ETL工具，集成在SQL Server中，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換技術(shù)。

總之，ETL技術(shù)和工具的選擇取決于具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的技術(shù)和工具，以確保ETL過程的高效、準(zhǔn)確和可靠。

數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)建模是指將數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)組織成一種結(jié)構(gòu)化的形式，以便于分析和查詢。數(shù)據(jù)建模通常使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫模型，包括表、列和關(guān)系。數(shù)據(jù)建模的目的是為了讓數(shù)據(jù)更加易于理解和使用，以便于企業(yè)做出更好的決策。

以下是幾種業(yè)界常用的數(shù)據(jù)建模技術(shù)：

維度建模

維度建模是一種基于維度的數(shù)據(jù)建模技術(shù)，它將數(shù)據(jù)組織成一個(gè)星型或雪花型的結(jié)構(gòu)。維度建模通常包括事實(shí)表和維度表兩種類型的表。事實(shí)表包含數(shù)值型數(shù)據(jù)，例如銷售額、數(shù)量和利潤等。維度表包含描述性數(shù)據(jù)，例如時(shí)間、地點(diǎn)和產(chǎn)品等。維度建模的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解和使用，適用于大多數(shù)數(shù)據(jù)倉庫場(chǎng)景。

實(shí)體關(guān)系建模

實(shí)體關(guān)系建模是一種基于實(shí)體和關(guān)系的數(shù)據(jù)建模技術(shù)，它使用實(shí)體和關(guān)系來描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。實(shí)體關(guān)系建模通常使用ER圖（實(shí)體關(guān)系圖）來表示數(shù)據(jù)模型。ER圖包括實(shí)體、屬性和關(guān)系三種元素。實(shí)體表示數(shù)據(jù)對(duì)象，屬性表示數(shù)據(jù)的特征，關(guān)系表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。實(shí)體關(guān)系建模的優(yōu)點(diǎn)是靈活、可擴(kuò)展和可維護(hù)，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)倉庫場(chǎng)景。

模式化建模

模式化建模是一種基于模式的數(shù)據(jù)建模技術(shù)，它使用模式來描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。模式化建模通常使用UML（統(tǒng)一建模語言）來表示數(shù)據(jù)模型。UML包括類、屬性和關(guān)系三種元素。類表示數(shù)據(jù)對(duì)象，屬性表示數(shù)據(jù)的特征，關(guān)系表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。模式化建模的優(yōu)點(diǎn)是靈活、可擴(kuò)展和可維護(hù)，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)倉庫場(chǎng)景。

數(shù)據(jù)倉庫建模

數(shù)據(jù)倉庫建模是一種基于業(yè)務(wù)過程的數(shù)據(jù)建模技術(shù)，它使用業(yè)務(wù)過程來描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)倉庫建模通常包括業(yè)務(wù)過程模型和數(shù)據(jù)模型兩種模型。業(yè)務(wù)過程模型描述業(yè)務(wù)過程的流程和規(guī)則，數(shù)據(jù)模型描述數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)倉庫建模的優(yōu)點(diǎn)是與業(yè)務(wù)過程緊密相關(guān)，適用于需要深入理解業(yè)務(wù)過程的數(shù)據(jù)倉庫場(chǎng)景。

總之，數(shù)據(jù)建模技術(shù)的選擇取決于具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的技術(shù)和工具，以確保數(shù)據(jù)建模的高效、準(zhǔn)確和可靠。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)系的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)分析方法，以便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了幫助企業(yè)做出更好的決策，例如預(yù)測(cè)銷售趨勢(shì)、發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)機(jī)會(huì)和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程等。常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、決策樹方法等等。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以圖表、圖形和其他可視化方式呈現(xiàn)出來，以便于理解和分析。數(shù)據(jù)可視化通常使用數(shù)據(jù)可視化工具，例如Tableau、Power BI和QlikView等。數(shù)據(jù)可視化的目的是為了讓數(shù)據(jù)更加易于理解和使用，以便于企業(yè)做出更好的決策。

總結(jié)

數(shù)據(jù)開發(fā)是一個(gè)復(fù)雜的過程，它涉及到數(shù)據(jù)倉庫、ETL、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化等多個(gè)方面。數(shù)據(jù)開發(fā)的目的是為了讓數(shù)據(jù)更加有用，以便于企業(yè)做出更好的決策。在數(shù)據(jù)開發(fā)過程中，需要使用各種工具和技術(shù)，例如SQL、Python、R和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。數(shù)據(jù)開發(fā)是一個(gè)不斷發(fā)展和演變的領(lǐng)域，需要不斷學(xué)習(xí)和更新知識(shí)，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。