（一）初識數倉
每個人對於數倉的理解，都源自於大數據，而大數據有源自於那個神奇的故事：從前有一家超市，它有一個怪現象，尿布和啤酒赫然擺在一起出售。外行人不明所以，但內行人卻看到了尿布和啤酒的銷量雙雙增加。爲什麼呢？正是因爲大數據發揮了它最原始的作用：組合分析。婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以後要爲孩子買尿布，而丈夫在買完尿布之後又要順手買回自己愛喝的啤酒，因此啤酒和尿布在一起購買的機會還是很多的。這就是大數據最初的魔力。
數據倉庫已經是一個非常成熟穩定的模型了，Inmon在它的書裏將數據倉庫定義爲：一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、反映歷史變化(Time Variant)、相對穩定的(Non-Volatile)的數據集合，用於支持管理決策(Decision Making Support)。在2017年，TDWI提出了一個數據分析成熟度模型（Big Data Maturity Model），比較好的解釋了一家公司數據倉庫的建設階段，就像下圖這樣：
這個模型有六個階段：孕育期、嬰兒期、兒童期、少年期、成人期、長者期。
孕育期：打印基本的報表，交給各個部門的員工來手工填寫；
嬰兒期：用Excel完成基本的數據組織與統計；
兒童期：能夠部署獨立的應用程序，來滿足單個部門的需求；
少年期：形成了基本的數倉概念，並引入了數據的定義、規則、維度標準化等概念；
成人期：搭建企業級數據倉庫，並通過整合的數據來支持一些關鍵業務的驅動；
長者期：BI的概念形成，數倉建設非常規範。
當然，由於中國過早的進入了互聯網和移動互聯網時代，並沒有經歷過軟件時代的相關歷程，因此數倉的概念從一開始就與大數據緊緊的綁定在了一起，成爲了每個互聯網公司的標配部門。
（二）大數據時代裏的數倉入門
如果你是一名數據開發的同學，出去面試，基本都會被問到一個問題：“如果是你來負責數據倉庫建設，你會考慮如何來建設好數據倉庫？”這個問題通常是考察候選人的架構設計水平的，看你對於業務有多深入的瞭解。大部分人的回答都是偏技術層面的，通常會說出一個比較完整的數據分層模型，但僅僅分層清晰就足夠了嗎？不一定。
我們先看一下通常的數據倉庫分層模型：
Data Source Layer：源數據層，代表收集到數據倉庫中的各類原始日誌，包括採集的網頁/客戶端日誌、數據庫操作數據、第三方數據等；
Data Extraction Layer：數據抽取層，主要目的在於將數據沉澱到數倉平臺上，可以用消息隊列來做緩衝；
Staging Area：數據公共層：目的在於爲後續進一步的數據處理和整合提供便利；
ETL Layer：ETL層，將數據進行初始的加工，帶有了一定的處理邏輯，將數據轉換爲結構化或者半結構化這種具備分析屬性的格式；
Data Storage Layer：數據存儲層，將數據存儲到分佈式平臺上，並提供容錯、均衡等功能；
Data Logic Layer：數據邏輯層，這部分是數據倉庫邏輯概念的核心層，具體分層下面會繼續講到；
Data Presentation Layer：數據展示層，主要目的在於提供報表數據；
Metadata Layer：元數據層，該層用於描述數據倉庫存儲的數據；
System Operations Layer：系統操作層，該層包括了數據倉庫系統中操作的信息，比如ETL任務的狀態、系統的性能，用戶access記錄等。
數據邏輯通常按照下圖進行分層：
到這裏爲止，如何建設好一個數據倉庫的概念，就基本解釋清楚了，這也是一名從業3年的數據人應該有的基本能力。但是，這也僅僅是技術層面的總結，解決了工程上的“能不能實現”，但“能不能有用”，就是另外一個話題了。
（三）數倉如何變得有用
數據倉庫是不是有用，要看它能做什麼。通常而言，數據倉庫要解決業務的問題，爲業務的發展提供決策依據和運營參考，換句話說，數據倉庫要與業務有強綁定的關係。如果一個數據倉庫只能把數據接入進來，做好分層，但不知道給誰用，那麼這個數據倉庫通常就是沒有價值的，在你做部門彙報的時候，會被大佬瘋狂diss。那麼業務會怎麼用數據？通常而言，還是從數倉的概念出發，我們給出三個很具體的用途：
第一個用途是集成：對於互聯網公司來說，數據通常十分的零散，例如數據庫日誌在運維手裏、廣告數據在廣告團隊那裏、業務數據在後端那裏，產品同學在全局角度上設計了一些好的產品或者功能，需要綜合各方面的情況，來看這個產品或者功能是否有用，那麼數據倉庫就是他們唯一的選擇。從技術層面說，決策支持需求通常是全局的、關聯的，必須將數據整合到一個地方纔能方便統計分析和挖掘。從數據處理層面說，不同的數據格式不一樣，有的是關係型的數據表，有的是本結構化的日誌，有的數據還以多媒體的形式存在，也需要將數據轉化成相對統一的格式。
在集成的層面上，我們就需要強調不同開源框架的作用與相互配合了。自底向上，與OSI類似，通用框架下的大數據體系有七層：數據源、數據收集層、數據存儲層、資源管理與服務協調層、計算引擎層、數據分析層及數據可視化層。詳情參考下面這篇文章：
https://blog.csdn.net/gaixiaoyang123/article/details/104359655
第二個用途是面向主題：我們把四面八方的數據都拿到了，那怎樣組織這些數據呢？換句話說，產品丟了一個又一個的需求過來，我們通過怎樣的方式，能夠儘快消滅掉這些需求嗯？通常而言，這裏就要引入兩個很重要的概念：建模、域。
在數據倉庫領域，經常會聽到兩個名字，Bill Inmon與Ralph Kimball。Inmon最早提出數據倉庫的概念，在構建數據倉庫過程中，主張自頂向下的設計，先設計好數倉的整體架構，然後進行局部設計，而Kimball正好相反，主張自底向上設計，先根據各個業務主題進行設計，然後通過維度模型將數據倉庫整合起來。目前Kimball的維度建模普遍被大家採用。
下圖爲Inmon構建過程示例：
下圖爲Kimball維度建模示例：
域的概念，簡單來說就是主題，是業務方向的統稱。爲什麼要按主題來組織？因爲數據倉庫是分析型的數據集合，我們分析的出發點通常是業務實體，分析的目的就是要了解業務實體的各種行爲狀態、瞭解每個業務的效果。通過將相對固定的業務領域，按照一定的抽象規則進行歸納，便可以形成相對獨立的信息模型。通常而言，我們會在公共層，也就是DWS層進行數據域的劃分，在某些已成熟單一主體業務按照這樣來做比較好，比如像金融，安全等領域，通過對主體業務內的數據進行抽象分類，進行精細化的管理。像下圖所示：
但是，當業務領域過多時，會將數據管理複雜化，在當前業務快速響應的時代，基於業務+數據域的劃分或許是更好的一種管理方式，它沒有對原有的業務重新歸納，基於非直接業務數據也從橫向整體通盤進行考慮。如下圖所說：
第三個用途是反應歷史變化：可能很多業務場景並不涉及到歷史變化，但一旦涉及到了，就絕不是一件簡單的事情，尤其是在電商領域。可以說，歷史變化是一個將縱向比對橫向的過程，只有對比歷史才能發掘目前數據的價值。所以，數據倉庫有一個很重要的使命，就是保存歷史數據的狀態，免得產品同學挖出了一個坑後，你無從下手排查……
但是，歷史數據的保存是有成本的，如果不加區分全量保存，會對存儲系統產生非常大的壓力，很快Hadoop集羣就是各種90%、各種瘋狂報警了。那麼我們如何組織和整理歷史變化數據呢？通常而言，這裏就是拉鍊表、快照事實表等概念了。
事實表參考這篇文章：
https://blog.csdn.net/gaixiaoyang123/article/details/104000982
下圖是快照事實表的說明：
拉鍊表參考這篇文章：
https://blog.csdn.net/saqin6255/article/details/80362248
下圖是拉鍊表的說明：
（四）有用之後就是佛系
即便我們進階了很多，既有技術支撐，也有方法論鋪墊之後，還是會面對一個現實的問題：工作內容沒有價值。大家其實能說出很多很多的原因，比如下面這些：
1.工作職責劃分不明確，把數據分析當作報表開發，怎麼體現價值？
2.需求一個接一個做不完，產品不把分析當合作夥伴，就是工具！
3.分析師沒有主動權，只能被動接需求，需求是誰提的，誰的成果和價值才高！
對於不同的角色，能做的事情是很不同的：
1.對於一名執行者，小兵，沒什麼可說的，老老實實把自己的專業度提升到自己的巔峯，你的專業度纔是你的立身之本，這都沒有，那你有什麼用？老大爭取來了項目，你能完成嗎？
2.對於一名團隊的骨幹，要學會去幫助老大發掘有價值的項目和好的切入點，去推動，去協調。你具備的不只是專業技能，更多的是一名職業人的職業性。
3.對於團隊的老大，要學會共贏，一定要能夠把大老闆的路子打通，有一個至多個業務方的盟友。互聯網很多Leader都是從技術轉過來的，這時候要學會轉變思維，不要總感覺自己是一名頂尖的工程師。
當然，可能我們一直無法做到團隊老大或者TL的位置，會長期以團隊骨幹的身份存在，那麼更加的佛系一些，有時間多讀讀書，像《格魯夫給經理人的第一課》，因爲工作，或者說職場，不是一次短跑，而是一次長跑，幸運不是每天都有，而是階段性的。佛系的意義，在於冬天的時候，給自己多積累經驗，慢慢跑，等到春暖花開的時候，再繼續跟上去，把過去的知識再發揮出來。