数据仓库杂谈

昨天跟同事聊了下目前哪些行业数据仓库比较领先，各个行业的数据仓库是怎么做的，跟互联网比，差别是什么东西，前期资源评估，数据库选型怎么搞等。有点心得，记录如下：

1，目前来看，金融，保险，通信，互联网，物流这几个行业的数据仓库做的比较领先，其中由于金融和通信的业务模型比较稳定，清晰，所以基本上从业务建模，概念建模，逻辑建模，物理建模这一整套步骤都比较清晰，流程化，难怪IBM，TD已经将这些行业的数据仓库建设给固化了。

2，抛开抽象的，和业务相关的业务层，概念层。从逻辑层来看，基本都是差不多的，通信行业有stage层，和bdl，然后再是上面的经营分析系统。金融行业有ods,pdm,dm三层模型。互联网企业有odl,bdl,idl,adl四层。其中stage,ods,odl都是一样的，源数据层，直接从前台搬数据。bdl层和pdm层，以及idl层是类似的，都是面向主题，从源数据层到主题层都是巨复杂的逻辑，然后主题层之上，就是各种的指标，分析等。感觉都差不多。三层模型基本就适用了，最大的问题：odl&＃8211;>idl为什么不解耦？其实这个可能跟业务场景，项目目标有关，计算环境有关。如果业务场景简单，计算环境并行性高，解耦就没有多大意思了，如果业务场景复杂，计算环境都是串行的，那可能就要考虑下分层，减少计算消耗。

3，通常做一个项目是几千个人日，持续时间都是半年以上，这就是传统行业的数据仓库项目。据说这些项目的实施过程都是类似的，主要的消耗就是人力成本，项目都是以架构师带老人，再加N个新人的方式做的，估计利润非常可观啊。。。

4，项目通常以外包的形式完成，自己不养数据仓库相关的开发人员，目前看起来，除了互联网企业之后，其他行业基本都是外包的形式在走，每次项目的迭代周期都是以半年期或者1年期。互联网企业因为业务模式的不灵活性，业务的变动频繁，所以迭代周期短，必须得养着大批的开发同学。不然等半年后，黄花菜都凉了，但是金融，财务，通信等确实是可以这么搞，都是经历了大半个世纪的沉淀，业务都很稳定了。

5，范氏建模是从数据驱动来看的，维度建模是从业务来看的，业务需要哪些维度，我们就提供哪些维度。两者都有各自的应用场景，前者多数在仓库领域，在业务目标不清晰，不明朗的情况下，或者业务目标不唯一的时候，这么干的，比如说互联网；后者在数据集市的领域比较多，因为业务目标清晰，比如财务报表，分析的维度有部门，区域，产品，时间等维度，用维度建模就非常合适了。有的时候，可以将两者合起来做，因为仓库是基础，集市可以作为各种业务展现。

6，数据库选型怎么做？oracle；greenplum，mysql怎么选？一般来说都是跟着业务目标走，稳定性基本上都是第一考虑要素，而且金融和通信又都不差钱，所以oracle基本上就是第一选择了，其他新出的数据库，基本都没他稳定，没他的成功案例多。在互联网企业，因为允许试错，所以非常乐意尝试各种新技术，greenplum,mysql,hive等都是选型的范围，目前在大数据的浪潮中，hive的重要性已经越来越体现了。

7，数据营销在传统行业中都是作为经营分析系统，或者决策分析系统的一部分，主要都是体现在营销活动中，比如针对那类用户用什么样的服务等，由于这些企业的服务产品多，有各种套餐组合，或者各种理财产品，所以营销活动很好弄，而在互联网企业，服务内容很匮乏，导致营销手段有闲，这种影响是两方面的，一是影响了用户分层，丫的，无论我怎么分层，营销的手段就是一种，那我还整个球啊；二是重复的营销内容导致用户疲乏，兴趣度下降。难怪去年大家都想搞资讯，有内容才是王道啊。

8，所有的数据都是围绕其关键路径，比如通信的关键路径，就是买套餐，打电话，发短信。金融就是存款，取款，理财。互联网就不说，太多，太杂了，路径多数是扁平状，不深。

下次还是要多聊，多想，多积累。