在上一篇文章中我们给大家介绍了关于数据仓库的一部分知识，在介绍了数据仓库提升数据分析的效率中，有三个途径，第一是数据理解，第二是数据质量，第三是数据跨系统关联。在这篇文章中我们为大家介绍数据质量和数据跨系统关联。
首先我们给大家介绍一下数据仓库的数据质量，其实数据分析要求数据是干净、完整的，而数据仓库最核心的一项工作就是ETL过程，流程就是数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载。而数据仓库已经对源系统的数据进行了业务契合的转换，以及脏数据的清洗，这就为数据分析的数据质量做了较好的保障。所以说数据质量是提高数据分析效率的一种方式。
然后我们给大家介绍一下数据跨系统关联，现如今，各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库，当不同系统数据整合到数据仓库之后，至少解决了数据分析中的两个问题。
第一个问题就是跨系统数据收集问题。第二个问题就是跨系统关联问题，同一个客户可能在不同系统中记录了不同的客户号，甚至存在不同的账号，进行数据整合时，总是需要找到共同的“纽带”来关联来自不同系统的信息，而数据仓库在ETL过程中就会整合相关客户信息，完美解决跨系统关联问题。所以说，数据仓库是整合的、面向主题的、数据质量高的、跨系统的优质数据源，那么，我们该如何充分利用这些优势呢？
第一我们可以研究数据仓库模型：数仓的精髓就是面向主题的模型，能理解各大主题域范畴，熟悉不同主题间的关系，基本就掌握了数仓的架构。第二就是学习数据仓库设计文档，具体就是设计文档是业务与数据，数仓与源系统的桥梁，熟悉表间mapping映射，就能快速定位需求变量的来源和处理逻辑，全面了解相关业务。第三就是熟悉数据字典表，数据字典是数据仓库物理存储的信息库，可以通过数据字典了解库、表、字段不同层级的关系、存储、类型等信息。第四就是研究ETL脚本，具体就是学习几个数据仓库ETL加工脚本，能更细致的探索数据加工处理逻辑，更清楚的理解数仓加工模式，快速掌握数据加工技巧。第五就是观察明细数据：想要真正了解数据，就必须对具体数据进行不同维度和层次的观察；比如事件表，从交易类型、时间、渠道、业务种类等多个维度捞几条数据，观察某个相同条件下不同维度的交易变化，了解银行交易的全景信息，帮助理解业务，熟悉数据。
通过这些知识我们可以了解数据仓库的相关知识，这些技巧都是能够帮助大家更好地提高数据分析效率，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解数据仓库知识。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢，因此随着年龄的增长，从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科，旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升，还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中，选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择， ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，统计学的重要性进一步凸显，相关人才的 ...
2024-11-20
