数据仓库数据治理方案怎么写(数据仓库数据治理方案设计)
导语：数据仓库数据治理方案
数据仓库在数据治理时，通常建立数据模型，分层维护。一般有两种方式：
1. 面向未来可能或数据规划，从底层数据出发来模型构建；
2. 面向主题构建模型。减少模型涉及不到，和初期无法确定未来数据情况。
使用kylin构建数据仓库是怎么处理数据治理的呢？
kylin构建cube，可以多表关联构建。大多数复杂SQL需要经过拆分，多次汇总最后使ADS层数据得到构建。其中每一次任务构建，在kylin中设置定时策略构建。任务构建需要维护，当数据发生变化时，由重刷任务使数据更新完成。所以，kylin在数据治理时，有个极大的好处是，通过构建每一个数据展示任务，实际上已经提前做了分拆构建（人为拆分），并且它会去维护这些繁杂的任务以及定时更新策略。
有impala/kudu 构建的主要OLAP数据仓库，数据ETL任务设置定时策略可按一定频率刷新数仓数据。处理过程中包括新增数据和更新数据。
ODS : 数据ETL之后，在KUDU中存储的贴源数据即为ODS层数据，这里重点是维护ETL任务，保证增量数据新增和更新完成。另外需要对一些事实表建维表，包括时间，交易类型，支付类型，渠道，银行，商户类型等维表。使整体事实表和维表呈星形，在数据查询时，通过维表关联。这样好处是，能通过维表统计多种多样的维度数据统计。缺点是，在对一个本来简单的数据查询时，需要关联好几个维表，使其显得格外复杂。
DWS : 即为汇总层。主要任务是对主题数据汇总。
ADS: 主题数据物化层
数据治理实施方法(一)、确定主题
各业务需求主题
(二)、确定量度
在确定了主题以后，将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。它们一般为数值型数据。或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标(KPI)等的设计和计算。
(三)、确定事实数据粒度
在确定了量度之后，要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。考虑到量度的聚合程度不同，将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
在采用“最小粒度原则”的同时，不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候，会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。
(四)、确定维度
维度是指分析的各个角度。例如希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。基于不同的维度，可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
这里首先要确定维度的层次(HierarChy)和级别(Level)。在时间维度上，按照“年-季度-月”形成了一个层次，其中“年”、“季度”、“月”成为了这个层次的3个级别;同理，当建立产品维度时，可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。
(五)、创建事实表
在确定好事实数据和维度后，将考虑加载事实表。
做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表。事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度。
事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，需要为其设置复合主键和索引，以呈现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。事实数据表与维度表一起放于数据仓库中，如果前端需要连接数据仓库进行查询，还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视，以方便查询。
谈谈传统数仓技术构架传统数仓通常都是通过HIVE来构建，部署个Hadoop，然后HIVE，以及hive需要的MySQL。
最多在加上Hbase，全是hadoop一套技术组件。离线数据通过sqoop同步到HIVE里，增量数据的处理方法很原始，就是每天做对数仓数据做个镜像，重新拉取。也有对需要更新的数据，通过扫表或解析MySQL日志发送kafka消息，在hive里对数仓数据删除，然后再插入。
另外，也有直接往Hbase里同步数据，主要解决存储的扩展问题。Hbase本身的查询性能也非常不错，及时现在也好像没有在查询性能上比他更好的存储组件。分析上通过impala,presto配合，一套数仓架构基础也能构建完成。数据质量方便不必说，分层质量的方案是很早就有的。
这种方式虽然耗时，在取数时，也因为是通过hive查询启动MapReduce程序，时效性很长，因此通常都是跑定时任务做报表统计。但总体上运行稳定，数据量不大的情况下，方案基本能应付支持。
因此新的架构出现，主要在解决取数快速，和能即查即用上。这就需要在存储和计算上解决查询快速和及时响应。存储上，会通过使用支持数据更新的存储如KUDU等分布式存储来提数仓数据及时更新，减少延时。计算分开来，有像impala,presto的内存计算查询引擎，直接查询底层存储数据聚合返回；也有想Spark SQL，Flink 这样的流式计算引擎，对存量数据启动内存任务计算获取数据，对增量数据也能支持流式计算纳入查询结果返回。
因此，分布式查询引擎和流式计算是新一代大数据技术核心。
附大数据整体架构图：
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