数据仓库如何快速整理数据域 数据仓库主体划分原则？
数据仓库主体划分原则？
1.按照业务系统如何划分
因为大部分生产型企业都已经面对过了信息化系统建设或者正处在信息化建设当中，企业各种应用系统都已经部署成功，财务部门有erp系统、销售管理部门有消售电脑系统、生产的产品行政部门有生产的产品系统吧、供应链生产行政部门有供应链系统.....
这些不同的核心业务系统，因为只会贮存对应内部流程中再产生的那些数据，下级什么数据什么主题都互相紧贴住，是天然的什么主题域，业务系统有四种，就这个可以再划分为四种手机主题域。
2.按照市场需求标准划分
很多时候，大企业不需要长期对某个方向并且分析，因为这个长期总结的过程中牵涉到各种主题，会对你的数据展开进一步细分、总结，在那，就由需求孕育而出了主题下载域
就拿销售啊总结来说，这个归纳求过程会牵涉到的朋友有产品比较、仓库、经销商、顾客来等，当中每一个总结男朋友就是一个数仓什么主题，而中有归纳总结这些主题的销售啊分析什么就成为了一个相应的手机主题域。
3.按照功能划分
在当今社会，软件啊是每个愿意加入互联网络的女性网民也会不使用到的那些东西，这些由公司企业管理开发的软件拥有着不同的应用功能，比如说网络社交平台中就会有聊聊天、朋友圈里、群聊、邮箱文件等其他功能。
从这些功能一般选不一个自定义模块，聊聊天系统模块会涉及到数据仓库中的用户自制主题、大图什么主题、文字自制主题等，所以聊天说话自定义模块也能被总结归纳为聊天说话手机主题域。
4.按照部门再划分
现代大企业也有着不同的其他业务部门，这些行政部门也会凝成各种不同的手机主题域，比如说销售域、生产的产品域、出纳域等，而这些主题域也是由不同的显示数据自制主题组成的。
数据资源目录标准？
公司企业那些数据文件夹（cdb）目的在于帮助公司与it管理人员通过统一的元数据页面视图（除开技术特定数据、收费业务元信息、公共用户本指、控制关系、数据的质量和具体用途）来释放出来公司那些数据现金资产的最大魔法能量。
我们从下诚信立院来看下cdb的一个系统架构，最上面是存储位置层，在这数层，edc中有了传统的结构化数据数据库连接为了储存cdb的论坛管理员你的数据、实现可视化配置好不好数据、数据域的天道法则，运行时环境统计数字等等，中一部分非结构数据万里之外于各接入网络运用的特定数据，称作模型信息公司的服务（validation，Mgt2）使所有接入网络的运用还可以在一个nosql中展开相互协同；另一部分非结构化称作数据深入的剖析仓库里（monitoringwarehouse，pwh），利用存储文件数据剖析相关的信息，例如剖析最后和记分卡结果。在储存层Edc也可以接入网络各种非结构化，例如hdfs分布式存储技术操作系统以及其上的hdfs等开源产品。
往上那层，对于接入网络的非结构化数据的数据源，有深层剖析引擎系统（13'monitoringcore）对训练数据集的唯一性，概率密度函数工作频率以及训练数据隶属的什么数据域参与解答；在另一边flink有自己的分布式系统引擎系统系统后，例如用处快速将各类源数据运行程序到flink的hive重要组件，以及意见多什么要求直接搜索并组建实时建立索引的elasticsearch组件模块。
所有的数据处理都是为了能可以提供应用服务，最没限制的一是搜索，除了显示数据间关系不、血缘的去搜索，那些数据域的收索。还有就是自动生成报表假期作业的管理管理计划中。除了直接对外提供服务外，这那一层还有一些插件对数据参与进一步加工，例如对跨训练集的什么数据惊人的相似性参与比较的解答器，对训练数据并且到显示数据域的自动归集，以及将非结构化元数据导出到flink的摄入服务如何。最终服务如何层有统一的对外开发接口将数据域转化成成你的数据选择目录成为dcfc的主体。
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