数据仓库体系DWM，为实时大数据体系的中的数据计算复用工作

DWM层在实时大数据体系中的重要性

DWM层是实时数据仓库中的一个重要组成部分，它负责将DWD层的数据进行清洗、转换、聚合和关联，为DWS层提供高质量的数据服务。DWM层的数据计算复用工作，可以有效的避免重复计算，提升数据处理效率，降低系统成本。

DWM层所解决的问题

DWM层的主要目的是解决DWD层数据存在的以下问题：

• 数据质量问题：DWD层的数据可能存在脏数据、缺失数据和重复数据等问题，这些问题会影响DWS层的数据质量。
• 数据集成问题：DWD层的数据可能来自不同的数据源，这些数据源的数据格式和结构可能不一致，需要进行数据集成。
• 数据计算复用问题：DWD层的数据可能被多个DWS层主题复用，如果每个DWS层主题都对DWD层的数据进行相同的计算，将会导致大量的重复计算。

DWM层的数据模型

DWM层的数据模型主要包括以下几种：

• 宽表模型：宽表模型将多个相关表的列合并到一个表中，便于数据查询和分析。
• 星型模型：星型模型将事实表与维度表关联起来，便于数据查询和分析。
• 雪花模型：雪花模型是星型模型的扩展，它将维度表进一步分解成子维度表，便于数据查询和分析。

DWM层的数据集成

DWM层的数据集成主要包括以下几个步骤：

• 数据采集：将数据从不同的数据源采集到DWM层。
• 数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除脏数据、缺失数据和重复数据。
• 数据转换：将清洗后的数据转换为适合DWM层数据模型的格式。
• 数据关联：将来自不同数据源的数据进行关联，形成统一的数据视图。

DWM层的数据质量

DWM层的数据质量主要包括以下几个方面：

• 数据准确性：DWM层的数据必须准确无误。
• 数据完整性：DWM层的数据必须完整，不能有缺失数据。
• 数据一致性：DWM层的数据必须一致，不能有矛盾的数据。
• 数据时效性：DWM层的数据必须及时更新，不能有延迟。

DWM层的数据治理

DWM层的数据治理主要包括以下几个方面：

• 数据安全：保护DWM层的数据不被非法访问和使用。
• 数据隐私：保护DWM层的数据不被非法泄露。
• 数据备份：对DWM层的数据进行备份，以防止数据丢失。
• 数据恢复：当DWM层的数据丢失时，能够快速恢复数据。

DWM层的发展趋势

DWM层的发展趋势主要包括以下几个方面：

• 实时化：DWM层将更加实时化，能够满足实时数据分析的需求。
• 智能化：DWM层将更加智能化，能够自动发现和修复数据质量问题。
• 自动化：DWM层将更加自动化，能够自动完成数据采集、清洗、转换、关联和质量检查等工作。

总结

DWM层是实时数据仓库中的一个重要组成部分，它负责将DWD层的数据进行清洗、转换、聚合和关联，为DWS层提供高质量的数据服务。DWM层的数据计算复用工作，可以有效的避免重复计算，提升数据处理效率，降低系统成本。