Руководство по началу работы для инженера по разработке/хранилищу данных (7) Спецификации и процессы построения слоев CDM-DWS
Руководство по началу работы для инженера по разработке/хранилищу данных (7) Спецификации и процессы построения слоев CDM-DWS

Руководство по началу работы для инженера по разработке/хранилищу данных (7) Спецификации и процессы построения слоев CDM-DWS

Предисловие

Мы вошли в последний уровень в конце уровня общедоступных данных CMD — уровень DWS. Этот уровень в основном напрямую и тесно связан с бизнесом. То есть с требованиями, выдвигаемыми к продукту, будь то отчеты. Статистика портрета пользователя или большие экраны данных — все это здесь. Данные обрабатываются на одном уровне, а затем помещаются на уровень ADS. Затем нам нужно только оборудовать соответствующий источник данных в BI. Уровень DWS понятен и прост в построении — это проверка нашего слоя ODS и качества моделирования слоев DWD и DIM. Как правило, мы также можем начать с уровня DWS, то есть результатов со стороны спроса, чтобы по-другому рассуждать об уровнях ODS и DWD, которые нам нужно построить. Короче говоря, уровень DWS требует от нас тщательного размышления, и мы должны быть осторожны. о вещах, которые необходимо произвести.

1. Понимание уровня DWS

Уровень DWS предназначен для обеспечения эффективного и быстрого доступа к агрегированным данным для бизнес-анализа. Этот уровень моделируется на основе предметных объектов анализа, обеспечивая сводное представление ключевых показателей для поддержки принятия решений и анализа приложений верхнего уровня. Создавая таблицы фактов с общей детализацией из агрегированных показателей, уровень DWS может помочь выявить тенденции, закономерности и аномалии.

Необработанные данные можно сравнить с деталями каждой улицы и здания на карте города, а слой DWS — со сводкой трафика в навигационном приложении. Он сообщает вам, где интенсивное движение, самые плавные маршруты и расчетное время прибытия, вместо того, чтобы просить вас рассмотреть ситуацию на каждой улице.

Если рассматривать подробные данные как все новостные события, произошедшие в течение дня, то слой DWS — это сводка вечерних новостей. Он извлекает самые важные заголовки и тенденции из большого количества новостей, позволяя вам понять самую важную информацию за короткое время без необходимости читать все новостные сводки.

2. Принципы проектирования DWS

В качестве примера мы по-прежнему берем портреты кредитного анализа поставщиков тендерного бизнеса. При построении аналитического портрета каждого поставщика для тендерного бизнеса уровень DWS должен обеспечить комплексную перспективу анализа путем агрегирования многомерных данных, связанных с поставщиками. .

Всего существует пять уровней принципов проектирования DWS:

2.1 Моделирование агрегирования по темам

  • Анализ тем:Моделирование на основе моделей поведения поставщиков во время тендерного процесса,Обеспечить комплексную аналитическую поддержку。
    • При создании портрета поставщика,Цели анализа могут включать в себя:
      • Количество предложений поставщиков:Понимать деятельность поставщиков, участвующих в тендерах。
      • Процент выигрышей в торгах:Оцените показатели успеха поставщиков в различных проектах。
      • средняя сумма ставки:Измерьте конкурентоспособность предложений поставщиков。
      • Тип проекта сотрудничества:Определите типы проектов, в которых в первую очередь участвует поставщик.。
      • географическое распределение:Анализ географического распределения участия поставщиков в проектах。
  • Оформление сводной таблицы:Создайте сводную таблицу, ориентированную на поставщиков.,Содержит несколько ключевых показателей.
  • Например, сводная таблица эффективности поставщиков: - supplier_id:Уникальный идентификатор поставщика supplier_name:Имя поставщика num_bids:Количество ставок num_wins:Количество выигравших ставок win_rate:Процент выигрышей в торгах(num_wins / num_bids) total_bid_amount:общая сумма ставки avg_bid_amount:средняя сумма ставки num_project_types:Количество задействованных типов проектов num_provinces:Количество участвующих провинций active_period:активный период(Например,Дата последней заявки) 2.2 Объединение фактов, которые не охватывают
  • согласованность данных:Убедитесь, что агрегированные данные соответствуют исходной модели данных.,Не агрегируйте данные по нескольким таблицам фактов.
  • одна таблица фактов:в одной таблице фактов(Например, таблица транзакций торгов)собраться на,Сохраняйте свою модель данных простой и последовательной.

2.3 Публикация данных

  • Возможность совместного использования: убедитесь, что данные профилирования поставщиков могут поддерживаться несколькими бизнес-подразделениями и аналитическими приложениями.
  • Общие измерения: сбор общих измерений (например, региона, типа проекта).,Улучшение производительности запросов

2.4 Не пересекает домены данных

  • Изоляция данных: Ограничьте агрегацию данных доменом поставщика, а не другими бизнес-доменами (например, доменами проекта или контракта).

2.5 Различие статистических периодов

  • Идентификация цикла: уточнить статистический цикл портретов поставщиков,Например"_1m"Кнопка логотипалунастатистика。
    • время Размеры:в соответствии слуна、четверть、Годовая статистика
    • область Размеры:в соответствии с Провинция、Краткое описание города

3. Процесс проектирования DWS

3.1 Уточнение целей анализа

Прежде чем разрабатывать таблицу DWS, сначала уточните цели анализа профиля поставщика. Общие цели анализа включают в себя:

  • Деятельность поставщика в тендерах
  • поставщика Процент выигрышей в торгах
  • поставщикасредняя сумма ставки
  • Географическое распределение деятельности поставщика
  • Типы проектов, в которых участвует поставщик

3.2 Определить ключевые показатели и параметры

Определите ключевые показатели (факты) и измерения, необходимые для достижения целей вашего анализа.

Ключевые показатели (факты)

  • Всего ставок:Общее количество заявок, поданных поставщиком。
  • Количество выигравших ставок (Winning Bids):Сколько раз поставщик успешно выиграл тендер。
  • Процент выигрышей в торгах(Win Rate):Количество выигравших ставок Доля от общего количества заявок。
  • Общая сумма ставки:общая сумма всех ставок。
  • средняя сумма ставки(Average Bid Amount):средняя сумма за ставку。
  • Типы активных проектов:Количество различных типов задействованных проектов。
  • Географический охват:Количество задействованных различных регионов или провинций。

Размеры

  • время Размеры:поддерживатьв соответствии снебо、луна、четвертьили год для анализа。
  • география Размеры:Анализируйте деятельность в разных провинциях и городах。
  • Тип проекта:Анализ участия в различных типах проектов。

3. 3 Разработка модели данных

На основании вышеуказанных показателей и размеров,Спроектируйте структуру таблицы DWS. Включите имена полей, типы данных и комментарии. Каждая структура таблицы отражает конкретные потребности бизнес-анализа.,И содержит необходимые поля и Размеры.

Выбор типа данных:Выберите подходящий тип данных в зависимости от характера данных.,Если сумма используетсяDECIMALчтобы обеспечить точность,Использование текстового поляVARCHAR

Определение первичного ключа:Каждая таблица имеет набор первичных ключей, обеспечивающий уникальность и целостность данных.。

Оптимизация производительности:При необходимости индексы могут быть установлены для часто используемых полей запроса.,к Улучшение производительности запросов。

3.3.1 Сводная таблица эффективности поставщика

использовать:анализироватьпоставщика Общая производительность и модели поведения。

Язык кода:sql
копировать
CREATE TABLE supplier_performance_summary (
    supplier_id INT PRIMARY KEY,                 -- Уникальный идентификатор поставщика
    supplier_name VARCHAR(255),                  -- Имя поставщика
    num_bids INT,                                -- Количество ставок
    num_wins INT,                                -- Количество выигравших ставок
    win_rate DECIMAL(5, 2),                      -- Процент выигрышей в торгах(Количество выигравших ставок/Количество ставок)
    total_bid_amount DECIMAL(18, 2),             -- общая сумма ставки
    avg_bid_amount DECIMAL(18, 2),               -- средняя сумма ставки
    num_project_types INT,                       -- Количество задействованных типов проектов
    num_provinces INT,                           -- Количество участвующих провинций
    last_active_date DATE                        -- Последняя активная дата
);

3.3.2 Сводная таблица типов проектов

использовать:Анализируйте заявки и выигрыши для разных типов проектов。

Язык кода:sql
копировать
CREATE TABLE project_type_summary (
    project_type_id INT PRIMARY KEY,             -- Уникальный идентификатор типа проекта
    project_type_name VARCHAR(255),              -- Название типа проекта
    num_projects INT,                            -- Количество предметов
    total_bid_amount DECIMAL(18, 2),             -- общая сумма ставки
    avg_bid_amount DECIMAL(18, 2),               -- средняя сумма ставки
    num_wins INT,                                -- Победа в тендере Количество предметов
    win_rate DECIMAL(5, 2)                       -- Процент выигрышей в торгах(Победа в тендере Количество предметов/Количество предметов)
);

3.3.3 Сводная таблица региональных продаж

использовать:анализировать不同областьстатус продаж и ставок。

Язык кода:sql
копировать
CREATE TABLE region_sales_summary (
    province_id INT PRIMARY KEY,                 -- Уникальный идентификатор провинции
    province_name VARCHAR(255),                  -- Название провинции
    num_bids INT,                                -- Количество ставок
    total_sales_amount DECIMAL(18, 2),           -- общая сумма продаж
    num_projects INT,                            -- Количество предметов
    avg_sales_amount DECIMAL(18, 2),             -- средний объем продаж
    top_supplier_id INT,                         -- Идентификатор поставщика с самыми высокими продажами
    top_supplier_name VARCHAR(255)               -- Имя с самыми высокими продажами поставщика
);

3.3.4 Сводная таблица периодов времени

использовать:анализировать不同время Эффективность бизнеса в течение цикла。

Язык кода:sql
копировать
CREATE TABLE time_period_summary (
    time_period VARCHAR(10) PRIMARY KEY,         -- идентификатор периода времени (например, Q1, 2024)
    num_bids INT,                                -- Количество ставок
    total_bid_amount DECIMAL(18, 2),             -- общая сумма ставки
    avg_bid_amount DECIMAL(18, 2),               -- средняя сумма ставки
    num_wins INT,                                -- Количество выигравших ставок
    win_rate DECIMAL(5, 2)                       -- Процент выигрышей в торгах(Количество выигравших ставок/Количество ставок)
);
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose