数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在本文中，我们将介绍数据开发的基本概念，包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
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OLTP(online transaction processing)系统, 通俗理解就是在线实时系统;
关于Transaction的一点彩蛋:
Transaction 在不同语境下，有着不同的含义。
在计算机领域，通常指数据库的事务(Transaction); 在日常生活，指交易(Transaction)。
而在早期的商业数据处理，一个写操作，通常伴随着一笔商业交易(commercial transaction) 发生, 如卖出一件商品，向供应商下单，支付雇员薪资; 后来数据库应用在不同的领域, 即使没有发生交易(transaction), transaction这个词也保留了下来。
常见的用于搭建OLTP系统的组件如: Mysql, Postgresql, Oracle 这些传统的关系型数据库。
与OLTP相对应的, 就是OLAP(online analytics processing) , 通常用作离线分析（毕竟我们无法直接在在线系统做复杂的数据分析, 不然分分钟把在线系统搞挂）。
OLAP 系统主要用于分析海量数据, 帮助公司做出更好的商业决策, 经常听到的大数据, 数据仓库, 都是和OLAP 相关的概念。
常见的用于搭建OLAP 系统的组件有：Hadoop 全家桶, Clickhouse, Presto等组件。
数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的中央存储库。它是一个面向主题的、集成的、稳定的、可变的、时间可追溯的数据集合，用于支持企业决策。数据仓库通常包括多个数据源，包括企业内部的各种系统和外部数据源。数据仓库的主要功能是将数据从不同的来源整合到一个中央存储库中，以便于企业进行分析和决策。
业界常用的数据仓库平台包括IBM InfoSphere、Microsoft SQL Server、Oracle Data Warehouse和Teradata等。
ETL是指将数据从不同的来源提取、转换和加载到数据仓库中的过程。ETL包括三个步骤：
提取（Extract）：从不同的数据源中提取数据。
转换（Transform）：对提取的数据进行清洗、转换和整合，以便于存储和分析。
加载（Load）：将转换后的数据加载到数据仓库中。
ETL是数据开发的核心过程，它确保数据仓库中的数据是准确、一致和可靠的。
举个例子：假设一个公司有多个部门，每个部门都有自己的数据库，其中包含员工信息、销售数据和财务数据等。为了进行企业级的数据分析和决策，需要将这些数据整合到一个中央数据仓库中。这就需要使用ETL过程。
首先，需要从每个部门的数据库中提取数据。例如，从销售部门的数据库中提取销售数据，从财务部门的数据库中提取财务数据，从人力资源部门的数据库中提取员工信息等。
然后，需要对提取的数据进行转换。例如，将不同部门的员工信息进行整合，以便于进行企业级的人力资源分析。还需要对数据进行清洗，例如删除重复数据、填充缺失值等。此外，还需要将数据进行格式转换，例如将日期格式转换为标准格式，以便于进行时间序列分析。
最后，需要将转换后的数据加载到中央数据仓库中。在加载数据时，需要进行数据验证和校验，以确保数据的准确性和一致性。如果数据有错误或不一致，需要进行修复和调整。
通过ETL过程，可以将来自不同部门的数据整合到一个中央数据仓库中，以便于进行企业级的数据分析和决策。ETL过程是数据开发的核心过程，它确保数据仓库中的数据是准确、一致和可靠的。
ETL工具是一种专门用于实现ETL过程的软件工具。常用的ETL工具包括：
Talend：一款开源的ETL工具，支持多种数据源和数据转换技术。
Informatica：一款商业化的ETL工具，具有强大的数据转换和数据质量管理功能。
IBM DataStage：一款商业化的ETL工具，支持大规模数据集成和数据转换。
Microsoft SSIS：一款商业化的ETL工具，集成在SQL Server中，支持多种数据源和数据转换技术。
总之，ETL技术和工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点。在实际应用中，需要根据实际情况选择最适合的技术和工具，以确保ETL过程的高效、准确和可靠。
数据建模是指将数据仓库中的数据组织成一种结构化的形式，以便于分析和查询。数据建模通常使用关系型数据库模型，包括表、列和关系。数据建模的目的是为了让数据更加易于理解和使用，以便于企业做出更好的决策。
以下是几种业界常用的数据建模技术：
维度建模
维度建模是一种基于维度的数据建模技术，它将数据组织成一个星型或雪花型的结构。维度建模通常包括事实表和维度表两种类型的表。事实表包含数值型数据，例如销售额、数量和利润等。维度表包含描述性数据，例如时间、地点和产品等。维度建模的优点是简单、易于理解和使用，适用于大多数数据仓库场景。
实体关系建模
实体关系建模是一种基于实体和关系的数据建模技术，它使用实体和关系来描述数据之间的关系。实体关系建模通常使用ER图（实体关系图）来表示数据模型。ER图包括实体、属性和关系三种元素。实体表示数据对象，属性表示数据的特征，关系表示数据之间的关系。实体关系建模的优点是灵活、可扩展和可维护，适用于复杂的数据仓库场景。
模式化建模
模式化建模是一种基于模式的数据建模技术，它使用模式来描述数据之间的关系。模式化建模通常使用UML（统一建模语言）来表示数据模型。UML包括类、属性和关系三种元素。类表示数据对象，属性表示数据的特征，关系表示数据之间的关系。模式化建模的优点是灵活、可扩展和可维护，适用于复杂的数据仓库场景。
数据仓库建模
数据仓库建模是一种基于业务过程的数据建模技术，它使用业务过程来描述数据之间的关系。数据仓库建模通常包括业务过程模型和数据模型两种模型。业务过程模型描述业务过程的流程和规则，数据模型描述数据之间的关系。数据仓库建模的优点是与业务过程紧密相关，适用于需要深入理解业务过程的数据仓库场景。
总之，数据建模技术的选择取决于具体的业务需求和数据特点。在实际应用中，需要根据实际情况选择最适合的技术和工具，以确保数据建模的高效、准确和可靠。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和关系的过程。数据挖掘通常使用机器学习算法和统计分析方法，以便于发现数据中的规律和趋势。数据挖掘的目的是为了帮助企业做出更好的决策，例如预测销售趋势、发现市场机会和优化业务流程等。常用的数据挖掘技术包括神经网络方法、遗传算法、决策树方法等等。
数据可视化是指将数据以图表、图形和其他可视化方式呈现出来，以便于理解和分析。数据可视化通常使用数据可视化工具，例如Tableau、Power BI和QlikView等。数据可视化的目的是为了让数据更加易于理解和使用，以便于企业做出更好的决策。
数据开发是一个复杂的过程，它涉及到数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等多个方面。数据开发的目的是为了让数据更加有用，以便于企业做出更好的决策。在数据开发过程中，需要使用各种工具和技术，例如SQL、Python、R和机器学习算法等。数据开发是一个不断发展和演变的领域，需要不断学习和更新知识，以适应不断变化的业务需求。
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