业务板块定义了数据仓库的多种命名空间，是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时，你可以创建不同的业务板块让各成员独立管理不同的业务，后续数据仓库的建设将受到业务板块的

用空间换时间,通过大量的预处理来提升应用系统的用户体验(效率),因此数据仓库会存在大量冗余的数据;不分层的话,如果源业务系统的业务规则发生变化将会影响整个数据清洗过程,工作量巨大。

在数据治理中，我们总是会听到元数据和主数据，我们今天就可以来说说什么是元数据，什么是主数据。

六大类数据模型：元数据、引用数据、主数据、企业结构数据、交易活动数据、交易审计数据，分别指什么？有什么作用？

想做大数据治理，首先要把数据标准做好，否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市，最后发现标准有问题，质量不高，这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。

主数据是满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基本信息。它是关键业务实体的数据，也有人认为它其实应该翻译为“核心数据”。比如对于房地产行业来说，楼盘信息就属

电商数据分析一直是个让人比较头疼的东西，特别是对电商运营人员来说，电商数据分析如何做的深入且分析的有价值呢？

优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长。那么问题来了，一直在讲数仓要分层，那数仓分几层最好？

随着数字经济的快速发展，数据已经成为新的生产要素。如何有效地开展数据治理工作，提升数据质量，打破数据孤岛，充分发挥数据的业务价值，已成为业界的热门话题。

本文将重点讨论在超大规模系统中缓存会面临什么样的问题，以及应该使用什么样的策略来更新缓存。

随着应用需求的不断发展，数据处理系统的能力也亟待提高。其中最为迫切的，便是如何利用云边协同计算平台的环境优势，实现高效的批流融合处理系统，从而低延迟、高吞吐地对全量历史数据与实时的

目前各大公司的产品需求和内部决策对于数据实时性的要求越来越迫切，需要实时数仓的能力来赋能。传统离线数仓的数据时效性是T+1，调度频率以天为单位，无法支撑实时场景的数据需求。即使能将调