1、问：数据仓库 建设过程中 经常会遇到那些问题？

        模型(逻辑)重复建设

        数据不一致性

                维度不一致：命名、维度属性值、维度定义

                指标不一致：命名、计算口径

        数据不规范(字段命名、表名、分层、主题命名规范)

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2、OneData数据建设核心方法论？

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3、OneData数据建设体系架构？

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4、数据仓库中经常用到的概念？

4.1 什么是 业务过程？

        指的是 企业活动中的一个行为事件，如 下单、支付、退款都是业务过程

        业务过程是一个不可拆分的行为事件，也可以说 业务过程 = 企业活动中的事件

4.2 什么是 数据域/主题域？

        指定是 将业务过程或者维度进行抽象的集合

        为保证数仓的稳定性，数据域需要抽象提炼，并且长期维护和更新，但不轻易变动。

4.3 什么是 度量/原子指标？

        原子指标和度量含义相同，是基于某个业务过程下的度量值，表示不可再拆分的指标

        经常以数值的形式出现，具有明确的业务含义的名称，如支付金额

4.4 什么是 修饰词？

        业务过程中对业务场景限定的抽象(除维度以外)，例如 流量域中有修饰词 PC端、APP端

4.5 什么是 修饰类型？

        对修饰词抽象划分，修饰类型从属于某个业务域

        如流量域中有访问终端类型，该类型下有 PC端、移动端       

4.6 什么是 维度？

        维度是业务过程中度量的环境，也可以称为实体对象

4.7 什么是 维度属性？

       维度属性隶属于一个维度，是维度的组成部分

       如 地理维度包含(国家、地区、省份、城市等级等属性)

4.8 什么是 时间周期？

        用来明确数据统计的时间范围或者时间点，如最近30天、自然周、历史至今

4.9 什么是 派生指标？

        派生指标 = 一个原子指标 + 修饰词(可选多个) + 时间周期

        可以理解为 对原子指标按照业务统计范围的圈定

        例如：原子指标：支付金额

                  派生指标：最近1天海外买家的支付金额

                                （最近一天为时间周期、海外为修饰词、买家为维度）

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5、指标体系的构成是什么？

原子指标：

        含义：某个业务过程中不可拆分的度量

        构成：动作 + 度量

        示例：支付金额、借款金额

派生指标：

        含义：将原子指标按照业务范围的圈定(聚合)

        构成：多个修饰词(可选) + 时间周期 + 原子指标

        示例：最近一天海外买家的支付金额

派生指标分类：

        事务型指标、存量型指标、复合型指标

事务型指标：

        含义：对某个业务活动进行衡量的指标

        示例：订单支付金额、新增会员数

存量型指标：

        含义：对实体对象(如商品、会员)某些状态的统计

        示例：商品总数、注册会员数

复合型指标：

        含义：在 事务型指标和存量型指标的基础上复合而成

        示例：流量UV-下单买家数的转化率

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6、数仓中模型设计时的指导理论？

        设计数据模型时，主要以维度建模为理论基础，基于维度数据模型总线架构，构建一致性的维度和一致性的事实。

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7、问：数据仓库为什么要分层设计(分层的好处)？

        分层能够使数据有秩序的流转，数据的生命周期能够清晰的被数仓开发人员和使用人员感知到

        数据结构清晰：

                每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解

        减少重复开发：

                规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算

        统一数据口径：

                通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径

        复杂问题简单化：

                将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题

通过构建全域的公共层数据，极大地控制了数据规模的增长，同时也能提高数据研发的效率

，解约成本，提高性能。

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8、问：数据仓库应该如何分层？

ODS_数据操作层：

        存储数据特点：各个业务系统的原始数据、日志数据、第三方数据

        数据加工方式：几乎无处理(基础清洗数据)

        作用：数据同步(增量、全量)，清洗，保存历史

CDM_公共维度模型层：

        存储数据特点：存放明细事实数据、维度数据、公共指标汇总数据

        细分: DWD、DWS

        作用：提升公共指标的复用性，减少重复加工

DWD_明细数据层：

        存储数据特点：存放明细事实数据

        数据加工方式：

                以维度建模为理论基础，将业务相同或相似且粒度相同的数据放到同一个模型中

                采用维度退化的手段，来构建明细宽表，基于ODS和DIM表加工而成

        作用：

                1、整合业务相同或相似数据：

                        构建明细宽表，复用关联计算，减少数据扫描（DWD）

                2、公共指标统一加工：

                        基于 OneData体系构建 命名规范、口径统一、算法统一的统计指标

                        为上层数据产品、应用、服务提供公共指标，并建立汇总宽表

                3、构建一致性维度：

                        建立一致性的维表，降低多维度分析时计算口径、算法不统一的风险                       

DWS_汇总数据层：

        存储数据特点：公共指标汇总数据

        数据加工方式：

                加强指标的维度退化，采用宽表化手段，构建公共指标数据层

                常基于DWD和DIM表加工而成

        作用：

                存放公共指标汇总数据，构建公共指标宽表，提升公共指标的复用性、减少重复加工

ADS_应用数据层：

        存储数据特点：存储个性化的统计指标数据

        作用：计算个性化的指标(没有公用性，复杂)、基于应用的数据组装(跨主体构建宽表)

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9、问：下游使用数仓模型时，应该遵循哪些原则？

        优先使用公共维度模型层(CDM)数据，当公共层没有数据时，需要评估是否需要创建公共层数据，当不需要建设公共层数据时，方可直接使用操作数据层数据(ODS)