数据仓库开发其实没那么难，跟着学一步步搞定也能轻松上手

综合自多位一线数据开发工程师的实践经验分享与技术博客）

很多人一听到“数据仓库”这四个字，头就大了，脑子里立刻浮现出各种看不懂的英文缩写、复杂的架构图和高深莫测的理论，感觉这是只有大厂专家才能玩转的高科技，但其实，数据仓库的核心思想非常朴素，它就像一个大型的、井井有条的“家庭数据储物间”。

想象一下你家里的储物间，在没有整理之前，东西扔得到处都是：网购的快递单在餐桌上，水电费账单在抽屉里，孩子的成绩单在书架上，你想查一下上个季度总共花了多少钱，得跑好几个地方，把各种纸张翻出来，自己拿计算器加一遍,非常麻烦。

这个状态，就是公司里没有数据仓库时的样子，数据分散在各个业务系统里：销售数据在A软件里，用户信息在B系统里，财务数据又在C数据库里,每个数据都像散落在房间各处的纸片。

数据仓库是做什么的呢？它就是那个帮你整理储物间的贴心管家，它的工作分几步，一步步来,一点都不难。

第一步，确定你要往储物间里放什么（需求调研与模型设计）。 你不能把家里所有东西都胡乱塞进去，对吧？你得想好，这个储物间主要用来存放哪些类别的物品？是工具类、档案类还是季节性物品？对应到数据仓库，就是你要和各个业务部门（比如销售、市场、财务）聊天，搞清楚他们最关心什么问题？需要看哪些数据来做决策？销售总监可能想看“每个地区、每个销售员本月的销售额”，而市场经理可能想看“不同广告渠道带来了多少新用户”，把这些需求弄清楚，你就知道了你的“储物间”需要设计哪些“货架”（在数据仓库里，这叫“主题域”和“数据模型”）。

第二步，把散落的东西收集起来，并贴上统一的标签（数据抽取与清洗）。 你要开始动手整理了，你会从餐桌、抽屉、书架等各个地方，把那些票据、账单都收集到一个大筐里，这个过程，在数据仓库里叫“数据抽取”，但收集来的东西很乱，有的账单日期写的是“2023.10.1”，有的写的是“2023/10/01”，还有的甚至写错了年份，你需要把它们统一改成“2023-10-01”这样的标准格式，这就是“数据清洗”，你还会给每张票据贴上标签，水电费”、“教育支出”、“购物消费”，这就是“数据转换”，这一步的目标是把来自不同源头、格式五花八门的数据，变成干净、统一、规整的数据。

第三步，把整理好的物品分门别类地放进储物间的货架（数据加载与存储）。 数据清洗转换好后，就可以把它们加载到数据仓库的“货架”上了，这些货架可不是随便摆的，而是根据第一步设计好的模型来安排的，所有和“客户”相关的信息放在一个区域，所有和“产品”相关的信息放在另一个区域，这样摆放之后，以后找东西就特别快，在技术上说，这就是将数据加载到目标模型中，可能是星型模型或者雪花模型，听起来高级,其实就是为了查询方便而设计的一种摆放规则。

第四步，让大家能方便地找到想要的东西（数据应用与查询）。 储物间整理好了，最终目的是为了用，你家人可能会问：“帮我找出今年所有的教育支出票据？”你就能很快地从“教育支出”那个盒子里拿出来给他，数据仓库也一样，它会通过一些BI工具（比如报表、可视化大屏）或者直接提供SQL查询接口，让业务人员能够轻松地获取他们想要的数据分析结果，以前需要花一整天从不同系统导数据、用Excel手工合并的报表,现在可能点几下鼠标就能自动生成。

所以你看，整个流程“明确需求 -> 收集清洗 -> 分类存放 -> 方便使用”，是不是和整理家务的逻辑一模一样？它并不需要你一开始就精通各种高深理论,而是需要你具备清晰的逻辑思维和耐心。

在实际操作中，每个步骤都会用到一些工具和技术，比如用Kettle、DataX这样的工具做数据抽取清洗，把数据存到Hive、ClickHouse这样的数据库里，用FineBI、Tableau做可视化，但工具是死的，思路是活的，只要你理解了“整理数据储物间”这个核心思想，再去学习具体工具的使用，就会发现它们都是为实现这个思路服务的,学起来也就有方向了。

最关键的是开始动手，你可以先从给自己做一个个人记账的数据仓库开始练手：数据源就是你的微信、支付宝账单，需求就是分析你的钱花在了哪里，然后用Excel或者简单的数据库工具走一遍上述所有流程，当你成功做出第一个属于自己的“数据分析报告”时，你就会恍然大悟：原来数据仓库开发，真的没那么难，一步步跟着做,真的能轻松上手。