数仓工程师理解复杂业务的思考方法论

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数仓工程师理解复杂业务的思考方法论

模型设计框架(业务过程驱动)还是在经典的三层数据模型架构下去进行,概念模型、逻辑模型、物理模型

首先概念模型其实是业务过程(流程图),其中需要考虑到几个方面:

1.数据 业务覆盖 业务感知、全业务流程图

2.过程 建模过程 实操      

3.服务 服务流程 流程把控

4.环境 数据架构 集成架构、分层架构、技术架构

5.组织 组织架构 项目团队分工合作

逻辑模型:深入懂业务

1. 主题覆盖 业务总线矩阵划分、设计主题

2.过程 过程管理

3.环境 上游系统

物理模型:落地

1.数据 主数据、参考数据、交易数据、数据质量

2.环境 下游系统、生命周期

3.组织 组织的实施能力

组织

合理配置:

第1种:针对数据处理流程的技术栈 做分工 -> 抽数、清晰sqoop、flume->建模 hive、impala、spark等 -> 集成,落地到CK、API(JAVA)-> 展示BI(Finereport、tableau)

第2种: 围绕模型团队细节  需求拆解 业务、产品经理  、模型设计 数仓工程师、 数据质量 运维工程师 按角色分工。

人员的能力评估矩阵:

1.业务理解能力

2.需求拆解能力

3.模型设计能力

4.全链路优化能力

5.数据治理能力

6.架构设计能力

数据质量:

检查机制

规则类型 技术 业务

覆盖面

检查周期 粒度

评估体系 评分卡

闭环机制

环境:

架构  选择相关数据源

上游数据  流入规模

下游数据 应用准入、应用服务模式、数据链路

生命周期 监管、平台、应用需求

模型数据全面性:

潜在需求满足的能力

历史数据追溯

满足上层应用的准入原则

模型数据准确性

业务与数据关系

加工逻辑正确

下游时效性

模型数据可访问:

方便查询和使用

技术人员易理解表间关系

模型数据时效性:

满足业务需要

模型设计加工不是时效性的障碍

上游时效

供数给下游的时效

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-498959.html

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