创业公司如何做数据分析(六)数据仓库的建设

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创业公司如何做数据分析(六)数据仓库的建设

云市场转载 2017-04-18 10:53:31 浏览5758
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作为系列文章的第六篇,本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。在第二篇运营数据系统一文,有提到早期的数据服务中存在不少问题,虽然在做运营Dashboard系统时,对后台数据服务进行了梳理,构建了数据处理的底层公共库等,但是仍然存在一些问题:
  • 中间数据流失,计算结果没有共享。比如在很多数据报告中都会对同一个功能进行数据提取、分析,但是都是各自处理一遍,没有对结果进行共享。
  • 数据分散在多个数据源,如MySQL、MongoDB、Elasticsearch,很难对多个源的数据进行联合使用、有效组织。
  • 每个人都需要非常清楚产品业务逻辑才能正确地提取、处理数据,导致大家都将大量时间耗费在基础数据处理中。
于是,我们考虑建设一个适于分析的数据存储系统,该系统的工作应该包含两部分:第一,根据需求抽象出数据模型;第二,按照数据模型的定义,从各个数据源抽取

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