电商数据仓库设计

案例：电商数据仓库

数据运营层（ODS）：
- 在这一层，我们从电商网站的各个业务系统（如订单系统、库存系统、用户系统）中抽取原始数据。
- 数据包括订单信息、商品信息、用户信息等。
- 使用 Apache Kafka 作为消息系统，将数据传输到 ODS 层。
数据仓库层：
- 数据细节层（DWD）：
  - 在 DWD 层，我们对原始数据进行清洗和规范化。
  - 例如，去除无效数据、处理日期格式、将维度退化至事实表中。
  - 生成订单事实表、商品维度表、用户维度表等。
- 数据中间层（DWM）：
  - 在 DWM 层，我们进行轻微的聚合操作，以提高查询性能。
  - 例如，计算每日销售额、商品库存量。
  - 生成每日销售汇总表、商品库存汇总表。
- 数据服务层（DWS）：
  - 在 DWS 层，我们整合 DWM 上的基础数据，形成宽表。
  - 例如，生成用于报表和仪表盘的数据集。
  - 提供给数据分析师、业务用户查询使用。
数据应用层（ADS）：
- 在 ADS 层，我们存放供数据产品和数据分析使用的数据。
- 例如，将数据存放在 Elasticsearch 中，用于支持实时搜索和商品推荐。
- 或者存放在 Redis 中，用于支持用户登录状态的缓存。

这样的分层设计使得数据仓库更具可维护性、可扩展性和易用性。不同层次的数据服务不同的业务需求，同时保持数据的一致性和准确性。