风险数据集市汇总层数据仓库建模
在风险数据集市中，汇总层扮演着至关重要的角色。它负责将来自基础层的数据进行整合和汇总，为上层应用提供高层次的聚合视图。
汇总层建模方法论
- 维度建模: 采用星型或雪花模型，以事实表为中心，连接多个维度表。维度表提供业务上下文，事实表存储关键指标。
- 聚合粒度: 根据业务需求确定合适的聚合粒度，如时间、产品、客户等。
- 预计算: 预先计算常用的聚合指标，提高查询性能。
- 增量更新: 采用增量更新机制，高效更新汇总数据。
汇总层建模的关键考虑因素
- 业务需求：确定需要哪些指标和维度。
- 数据量：考虑数据规模和查询性能。
- 数据更新频率：选择合适的更新策略。
- 数据质量：确保数据的准确性和一致性。
汇总层建模的优势
- 简化数据访问：提供高层次的聚合视图，方便用户查询和分析。
- 提高查询性能：预计算聚合指标，加速数据查询。
- 支持数据探索：提供多维分析能力，支持用户深入挖掘数据价值。