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揭秘 Data Lakehouse 数据建模 101.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718959 2025-06-22 34页 5.59MB

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本文主要介绍了数据湖仓(Data Lakehouse)的数据建模基础,以及如何通过四个发展阶段实现数据湖仓的有序架构。关键点如下: 1. 数据湖仓分为三层:青铜(Bronze)、白银(Silver)和黄金(Gold),分别代表原始数据、清洗整合的数据和高度精炼的数据。 2. 作者提出了四个发展阶段:复制粘贴架构、领域觉醒、黄金崇拜和保险库式湖仓,反映了组织在数据湖仓成熟度上的提升。 3. 数据湖仓结合数据保险库(Data Vault)可实现有序、结构化和受管理的集成。 4. 作者提出了一个90天挑战,指导如何通过评估、设计和实施,采用数据保险库原则转换业务领域,最终提高数据湖仓的速度、信任度和成本效益。 核心数据引用: - “In God we trust. All others must bring data.” — W. Edwards Deming - 90天挑战:分为评估觉醒(1-30天)、设计与对齐(31-60天)和交付与庆祝(61-90天)三个阶段。 综上,文章强调了在数据湖仓中应用数据保险库原则,以实现数据架构的有序性和成熟度提升。
"如何炼金数据混沌?" - 揭秘数据湖仓中的实用数据建模技巧 "数据分层,你陷入困境了吗?" - 探讨数据湖仓中金银铜层合理运用的艺术 "90天数据变革挑战,敢接吗?" - 一起实践数据仓库与数据湖仓结合的革新之路
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