一、数据集市的定义

数据仓库中集成后的数据，又按照了主题进行了划分，而面向主题划分出来的部分就是数据集市，也就是说数据集市是数据仓库的一个子集或者说是集成后的子集。

数据集市通常是面向部门的或者是部门级业务，或者是面向部门的主题的，举个例子例如在金融领域可能会有结算部门的数据集市、风控部部门数据集市、市场部门的数据集市、运营部门的数据集市，这里的特点就是面向部门的，但是对于有的部门它的组织结构可能比较大，所以它所负责的业务线也有多个，这个时候就会出现，数据集市是面向部门的子业务，总之一句话，数据集市是面向主题的，一般公司的主题就是部门或者业务线。

二 、 数据集市的存在方式

企业数据集市（Enterprise Data Mart）：针对整个企业构建，包含了企业范围内的广泛数据。企业数据集市通常是规模较大、覆盖广泛的数据集市。

部门数据集市（Departmental Data Mart）：针对特定业务部门或功能部门构建，满足该部门独特的业务需求。部门数据集市通常较小，专注于解决部门内的特定问题。

实时数据集市（Real-time Data Mart）：提供实时或近实时的数据，以支持对最新信息的迅速分析。实时数据集市通常需要处理高速数据流，并在最短的时间内提供分析结果。

三 、 数据集市的特点

规模小： 数据仓库是面向企业的，数据集市是面向部门或者特定业务的

面向主题： 数据集市是面向部门或者特定业务的

直接面向用户： 数据集市是面向部门或者特定业务的

个性化高： 数据集市是面向部门或者特定业务的，更加灵活多变

四、 数据集市和数仓的关系

数据仓库是更大、更全面的架构：数据仓库是一个大型、集成的数据存储系统，旨在支持整个企业的分析和决策。它包含了全面的企业数据，从各个业务部门和数据源中汇总而来，具备高度集成性。

数据集市是数据仓库的子集：数据集市是数据仓库的一个子集，专注于满足特定业务领域或特定用户群体的需求。它是数据仓库的一个切片，通常包含数据仓库中的某一部分数据。

数据仓库提供全局一致性：数据仓库旨在提供全局一致的数据视图，确保不同业务部门和用户在数据上达成一致。数据集市则更专注于满足局部或特定业务需求。

数据仓库提供更多的汇总和集成：数据仓库进行了数据的集成、清理和转换，提供了更全面、更一致的数据视图。数据集市则可能更注重特定领域内的详细数据。

五 、 数据集市建设步骤

1.需求分析： 在建设数据集市之前，首先需要清楚业务部门或特定领域的需求。了解用户需要分析和报告的数据，明确数据集市的目标和范围。

2.数据建模： 根据需求进行数据建模，包括确定维度、度量和数据源。设计适当的维度模型，确保模型符合用户的查询和分析需求。

3.数据抽取、转换、加载（ETL）： 实施数据抽取、转换和加载过程，将数据从源系统中抽取到数据集市中。这可能涉及数据清洗、转换和整合的步骤，以确保数据的一致性和质量。

4.构建报表和分析工具： 针对数据集市构建适当的报表和分析工具，以支持用户对数据的查询和分析。这可以包括使用BI工具、可视化工具等。

5.安全性和权限： 考虑数据集市的安全性和权限管理，确保只有授权的用户能够访问和使用相关数据。

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文章目录一、 数据集 市 简介1.1、 数据集 市 与数据仓库二、 数据集 市 的类型2.1. 依赖数据仓库2.2. 独立 数据集 市 2.3. 混合 数据集 市 三、 数据集 市 的特点 一、 数据集 市 简介 在数据仓库环境中用于检索客户端数据的模式称为 数据集 市 。它是数据仓库特有的结构，供团队中的业务领域使用。每个组织都有一个位于数据仓库存储库中的 数据集 市 。不同类型的 数据集 市 是从属的、独立的和混合的 数据集 市 。从属 数据集 市 获取已经 创建 的数据，而独立 数据集 市 从外部源和数据仓库获取数据。我们可以将 数据集 市 称为数据仓库的逻辑子集。 1.1、 数据集 市 与数 让我们一起努力，掌握数据仓库和BI的技巧，提升数据管理的质量和效率。它通过整合来自不同业务系统的数据，提供一个统一的数据视图，支持复杂的数据分析和报告。数据仓库和BI通过提供全面、一致的数据视图，支持基于数据的决策制定，帮助组织更好地理解业务运营，预测 市 场趋势。元数据存储库用于存储和管理数据仓库和BI系统的元数据，支持数据的可追溯性和一致性管理。：开发数据仓库，包括数据抽取、转换和加载（ETL）过程，确保数据的准确性和一致性。 数据集 成工具用于实现数据的抽取、转换和加载（ETL），确保数据的准确性和一致性。 这里我们先回忆一下数据仓库的定义， 数据仓库(Data Warehouse) 是一个面向主题的(Subject Oriented) 、集成的( Integrate ) 、相对稳定的(Non -Volatile ) 、反映历史变化( Time Variant) 的 数据集 合用于支持管理决策。今天我们介绍一个在数仓中非常常见的概念—— 数据集 市 ，数仓定义中的五个特性都值得一一仔细品味，随着你对数仓的理解加深，你对这个五个特性的理解也会更加全面。 数据集 市 （Datamart）是数据仓库的一个逻辑子集，专注于满足特定业务部门或领域的数据需求。与全面覆盖整个企业数据需求的数据仓库相比， 数据集 市 更加聚焦和简洁，通常用于解决特定部门的业务问题或支持特定的分析需求。它可以看作是一个小型的数据仓库，具有独立的数据模型和存储方案，以便于更快速和高效地处理特定 数据集 。 数据集 市 的设计初衷是为了解决数据仓库在灵活性和响应速度方面的不足。通过将数据划分为多个小型的、专注于特定主题的 数据集 ， 数据集 市 能够在不牺牲数据质量的情况下，提供更快速的查询和分析能力。 数据集 市 是处理单一事务的数据仓库的子集。它们通常由单个业务部门构建和管理。由于它们是面向主题的，因此通常仅从少数来源获取数据，这些来源可能是内部操作系统，数据湖，一个集中的数据存储库，或外部来源。它们通常比数据仓库更精简、更简单，这使得它们更容易构建和维护。 何为数仓DW Data warehouse（可简写为DW或者DWH）数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。 数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，主要应用于OLAP（on-line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行的有：AWS Redshift，Greenplum，Hive等。 数据仓库并不是数据的最终目的地 可靠性是指数据是否稳定可靠。• 工作原理：理解数据管道的工作原理，即如何将数据从源头移动到目标位置，并在移动过程中进行必要的处理，如数据清洗、转换、聚合等。例如，每天晚上从企业的生产系统、销售系统等抽取当天的数据，经过ETL处理后加载到数据仓库，为第二天的业务分析提供最新的数据。例如，通过设置监控指标，如数据延迟、处理错误率等，及时发现和解决数据管道中的问题，确保数据的正常流动。例如，将企业内部的ERP系统数据、CRM系统数据以及外部的 市 场数据通过数据管道进行整合，为数据分析提供全面的数据基础。 数据集 市 (Data Mart)是一个针对某个主题、某个部门或者某些特殊用户而进行分类的 数据集 合，也称为“小数据仓库”或“部门级的数据仓库“。首先建立企业级的数据仓库，然后从企业级的数据仓库中为各个部门抽取必要的数据建立部门级的 数据集 市 。1、从 数据集 市 入手，就某一个特定的主题，先做独立 数据集 市 ，当 数据集 市 达到一定规模，再从各个 数据集 市 进行数据的整合建立企业级的数据仓库。缺点：可能会导致信息孤岛的存在，不能以全局的视角去分析数据、可能会存在大量冗余数据。2、 数据集 市 包含了能够从数据源获取的全部的明细数据。