二、元数据梳理和数据建模最近作为a 数据分析老师参与了一个数据中心项目 。对于整体数据分析，以下四个步骤:数据分析:比如《决胜大数据》中的观点，让我豁然开朗，大数据就是尽可能还原用户的场景，维度建模由数据分析 demand驱动 ， 倡导总线架构:事实一致，维度一致，这种数据模型便于用户理解和操作 。
1、金融大数据平台应该如何搭建及应用?是否有金融案例可以借鉴的?金融大数据平台的建设和应用是两个部分，对于金融大数据平台非常重要 。因此，在接下来的部分，我们将从大数据平台和银行可以分析哪些指标等角度进行阐述 。一、大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成:自下而上，如图，显示这些环节:一、业务应用:其实是指数据采集，你是怎么采集数据的？在网上收集数据相对简单，可以通过网页和app收集数据 。比如现在很多银行都有自己的app ， 更深层次的可以收集用户行为数据，可以划分很多维度，详细分析 。
二、数据集成:实际上指的是ETL，即用户从数据源中提取所需数据，清洗数据，最后根据预先定义的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中 。这里的Kettle只是ETL中的一个 。三、数据存储:指数据仓库的构建，可简单分为业务数据层(DW)、指标层、维度层、汇总层(DWA) 。四、数据共享层:指提供数据仓库和业务系统之间的数据共享服务 。
2、如何深入浅出理解数据仓库建模?作者|傅一平来源|与数据同行今天 ， 跟着我学习数据仓库的基础知识 。希望你用一个案例能理解透彻 。一、数据仓库建模的意义如果我们把数据当成图书馆里的书，我们希望看到它们被分门别类地摆放在书架上；如果把数据当做城市的建筑，希望之城的规划布局是合理的；如果我们把数据当成电脑文件和文件夹，我们希望按照自己的习惯有一个好的文件夹组织，而不是一个凌乱的桌面 ， 经常因为找一个文件而不知所措 。
【宽表 数据分析,iphone重启数据分析表】
Linux的创始人Torvalds关于“什么是好的程序员”有一句话:“坏的程序员关心代码，好的程序员关心数据结构及其关系” ， 最能说明数据模型的重要性 。数据模型将数据有序组织存储后，才能高性能、低成本、高效率、高质量地使用大数据 。性能:帮助我们快速查询到需要的数据 ， 降低数据的I/O吞吐量，提高数据的使用效率，比如宽表 。
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