从数据流动的源头开始，ODS（操作数据存储）层通过Flink将源系统日志实时同步至Kafka，命名规则如realtime_ods_binlog_{源系统库/表名}。DWD（详细维度数据）层则基于业务流程处理宽表，存储于Kafka和Druid，如realtime_dwd_{业务/pub}_{数据域}_{过程}_{自定义}，用于交易、财务等领域。
数据仓库数据建模的几种思路主要分为一下几种 星型模式 星形模式（Star Schema）是最常用的维度建模方式。星型模式是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。
数据仓库设计流程/ 数据调研/：深入理解业务，明确业务模块，收集各部门需求，如电商各业务板块的数据需求。 数仓分层设计/：阿里巴巴的ODS/CDM/ADS三层结构，分别处理原始数据、公共维度模型和应用数据层，每个层次有特定职责。
从根本上而言，数据仓库数据模型的模式更多是为了 避免冗余和数据复用 ，套用现成的模式，是设计数据仓库最合理的选择。当然大数据技术体系下，数据仓库数据模型的设计，还是一个盲点，探索中。
我们认为CII分布式结构粒度数据结构数据仓库才是大数据处理的未来。它包含量子数据传输系统（有效解决数据传输的瓶颈）/高效压缩系统（压缩比例128：1）／云智能粒度层级分布式系统。当人们从大数据分析中尝到甜头以后，数据分析集就会逐步扩大。目前大部分的企业所分析的数据量一般以TB为单位。
随着物流行业的快速发展，仓储大数据日益成为了一个备受关注的话题。仓储大数据指的是仓库存储和管理的大规模数据，它不仅包括物品的种类、数量以及存储方式等基本信息，还包括了物流运输的各个环节，如货源、路线、车辆、运营等相关信息。通过利用这些数据，企业可以更好地管理和运营仓储，提高效率，降低成本。
WMS是仓库管理系统（Warehouse Management System） 的缩写。仓储管理系统利用物联网、大数据等技术为多货多仓的企业实现智能化库房管理、系统化仓储管理、透明化备料管理、细化库内作业流程。
在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。
最后，总结实时数仓设计的关键要素，包括实时计算引擎如Flink，高性能存储引擎如ClickHouse，以及应用层的简化开发。实时数仓通过多维度消息队列的设计，降低了开发成本，简化了大屏开发流程。同时，通过深度优化存储策略，如HBase和ClickHouse的使用，实现数据的高效存储和查询。
核心问题在于如何在既有数据库基础上构建数据仓库，考量其结构、外部环境和内部关系，使其真正成为战略决策的基石。数据仓库，作为管理信息系统的高端部分，它汇聚众多源头数据系统，形成中央集成平台，同时也是数据的转化器，将原始数据转化为信息，进而孕育出知识和业务洞察，支持管理决策分析。
1、建设大型数据仓库推动解决业务需求 建立一个拥有强大处理能力的大型数据仓库，能够帮助企业处理大规模数据集和建立一个覆盖整个企业的全面视图。从IT的角度看，建立这种大型高性能系统复杂且昂贵。但是，建立大型数据仓库的优点不容忽视。
2、数据仓库主要解决哪些问题 企业信息化建设过程中，为了提高日常的工作效率以及提高本企业的市场适应能力，大部分企业会根据市场、客户和企业本身建立不同的业务系统来满足需求。
3、维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。
4、自动趋势预测，数据挖掘能自动在大型数据库里面寻找潜在的预测信息。一个典型的利用数据挖掘进行预测的例子就是目标营销。数据挖掘工具可以根据过去邮件推销中的大量数据找出其中最有可能对将来的邮件推销作出反应的客户。
5、选择数据仓库实现策略 数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。
1、其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务； 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。
2、数据仓库：数据仓库顾名思义，是一个很大的数据存储集合，面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI（商业智能）能力，指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
3、数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
4、对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解，首先，数据仓库用于支持决策，面向分析型数据处理，它不同于企业现有的操作型数据库；其次，数据仓库是对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行了重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。
5、数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。
数据仓库，这座企业决策的智慧宝库，通过整合多元数据，为企业提供有力支持。它的架构如同一座精心设计的城市，由数据仓库（主题导向，集成优化）、数据湖（原始数据的海洋）和湖仓一体（一体化数据底座，兼顾历史与实时查询）共同构成，构建起数据驱动的决策基石。
数据仓库 数据仓库是为管理人员进行决策提供支持的一种面向主题的、集成的、非易失的并随时间而变化的数据集合。数据仓库是一种作为决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。
数据仓库，是我们数据工程师的无形产品。数据规范是数仓体系建设的语言，是数据使用的说明书和翻译官，同时也是数据质量的保驾护航者。为了数据体系能够长久健康的发展，数仓管理，应该从人治逐步转变到制度化、规范化、工具化的道路上了来。
