Hi 大家好，我是大樊，一枚热爱数据的，具有8年开发经验的程序猿，目前就职于一家中型互联网公司，主要负责部门内的数据仓库建设，历经多年时间，从0到1建设了整个部门的数据规范化流程和配套的仓库管理工具体系，也沉淀了很多的实战经验，在这里分享给大家。

  说到数据仓库，大家一定不陌生，它的官方介绍：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合，用于支持管理决策目的而创建的，我们在生产环境中一般会将数据导入到数仓，然后进行我们的业务数据流程的研发，最后输出最终数据来指导我们的企业决策，帮助企业进行运营。

  那再说说我们进行数据仓库建设的背景，我们为什么要进行数据仓库的建设？当时企业内的数据仓库有哪些核心的痛点呢？总结起来有以下几个方面：

  1.数据缺乏规范性，数据不统一和重复建设的现象严重

       由于缺乏规范化定义与强制措施,导致数据表多,数据重复建设现象非常严重：当时的情况是：各个业务线可以自主随意创建表，且各个业务线之间信息孤立，相互都不知道对方建立了什么表，内部开发人员按照自己的认知对已经存在的表由底层开始创建(即烟囱式开发)，这样导致各个数据流程孤立，整个数据体系臃肿庞大；

 2.数据指标膨胀和口径定义模糊

    仓库需要承接大量的来自于不同需求方的数据统计需求，由于缺乏数据指标规范，很容易导致数据指标膨胀和定义口径模糊，给数据使用方在使用数据时带来歧义和混乱；

  3.数据字典和数据地图不完整(元数据覆盖率低达1.3%)

       由于规范缺乏强制措施，同时数据进入数据仓库的方式也多种多样，开发人员创建表时候无注释等等，导致数据字典不完整；

  4.数据定位困难，研发效能低下

       由于前述2种原因，导致业务线研发人员在数据研发时不容易快速定位到所需要的数据，开发数据流程总是从底层向上建设，导致研发效能的低下；

  5.缺乏系统化工具体系来提效

      研发人员在进行数据开发时，不仅需要熟悉业务知识，还需要熟悉数据开发流程所涉及到的底层技术细节，这些都给研发过程带来了较高的成本和门槛，不利于快速有效的支持数据化运营。

     基于以上的痛点，并且进行了大量调研，确立了我们的目标：

在部门原有数据仓库的基础上进行升级,来提升数库治理能力，保障数据口径的规范和统一，建设数据全面(全)，数据规范统一(统)，数据打通(通）的商业数据仓库：

1.数据全面：将数据入口统一管理，控制数据源头，覆盖所有分析主题。

2.数据规范：强制实施数据规范，解决数据不规范带来的一系列问题。

3.数据融通：通过宽表和公共数据表实现数据的共享和打通，最大限度减少数据重复建设。

4.高效赋能：通过工具和平台固化和强制规范，为数据研发和数据的获取查询提供更好的功能和性能支撑，高效赋能业务；

   本专栏提供了从痛点通往目标的桥梁，是经过了完整验证的企业级可落地执行方案，若你是一名企业数据管理者，存在和我司类似的痛点，想要达到相同的目标，却又不知道如何下手，相信我的专栏可以帮助你有效建立高效开发规范化的数据体系，最终达到数据快速赋能业务，让数据快速指导业务决策，帮助业务发展的终极目标。

   数据仓库的规范化建设是非常复杂的体系，涉及到管理组织体系，数据定义体系，数据开发流程体系和支撑整个体系从方法到实施的工具体系，在本专栏中，我将内容统一切分为两个篇章进行阐述：1.数据规范化建设，2.工具体系建设；事实上在我司进行规范化数据仓库建设落地过程中，也是分为这两个子项目并行去实现的，所有的上层业务数据建设均依赖于底层第1篇的数据规范化建设和第2篇的工具体系建设，在1,2步完成后便能规范化进行上层的业务数据建设，输出到各个数据应用中去；在每个子章节中，我会结合理论和实践一起进行说明，便于大家的理解：

    在数据规范化方面，我会结合具体痛点分析，给出具体方案，从管理组织规范，数据定义规范，数据建模规范，研发流程规范，以及规范推进多个方面阐述，结合一些方法来保障建立的规范化会一直持续，而不会因为时间的推进导致规范化失效；

  在工具体系建设方面，旨在对数据的规范化进行管理，以及数据开发方面的提效，里面会涉及到如血缘采集分析技术，通用BI系统建设技术等；总体分为5个大的方面：数据开发，数据管理，数据查询，数据服务，数据输出，我会讲到各个模块的作用以及实践；

   通过该专栏的学习，你将会有如下收获：

1.企业级标准化数据仓库建设经验；

2.规范化数据建设方法；

3.可落地的工具化技术体系；

   这些实践经验的沉淀，是我们数据组同事共同努力的结果，经过大量行业调研，结合我们自身部门业务特点，所形成的具有通用性的解决方案，希望能帮助到大家。最后，有什么问题，欢迎随时留言！~