一、前言

当前大数据概念特别流行，其中根据数据做决策，根据数据做分析已经成为每个公司必备的能力。

二、数据抽取

随之组建数据技术团队也顺理成章的事情，数据团队从业务数据库抽取数据到自己的分析数据库，这个过程称之为：数据抽取，原因如下：

1. 能将数据从业务数据库中转移出来,所以在需要总体分析数据时就与业务处理性能不发生冲突。
2. 当用抽取程序将数据从业务处理范围内移出时，数据的控制方式就发生了转变，处理数据更方便

三、自然演化体系结构

随着需求的不断增加，对抽取的要求越来越多，甚至逐步失控，这个过程叫：自然演化体系结构，俗称蜘蛛网，如图：

四、数据问题

如果按照类似的情况发展，逐渐产生如下弊端：

1. 数据可信性差
2. 生产率逐步下降

4.1 数据可信性差

问题之首便是数据可信性差。比如两个人像管理者呈送报表，一个人说业绩下降了5%，另一个人说业绩上升了2%，两个人的结论不吻合，工作很难协调。试想管理者看见两份报表的心情，只能根据政策和个人想法做决定，具体的原因是如下五点：

1. 数据处理时间不一样：这个非常容易理解，有的数据是早晨3点抽取的，有的数据是9点抽取的，做出的报表必然有差异。有人可能说如果是离线的昨天的数据，在报表添加时间限制就可以了，但是实际情况是有些数据没有时间，我就经历过几次，比如抓取的竟对数据。
2. 算法有差异：也称之为口径不一致。比如算新老用户，有人使用cookie做为区分，有人使用账号做为区分，甚至有人使用手机设备号码作为区分，结果自然不一致
3. 抽取的层次不同：这个是前两个理由的扩展，每次的抽取盒算法上的差异，结果可能出现差异。对于一个总和结果来说，经过十几层抽取不是罕见的
4. 外部数据问题：现在原始数据有多个来源不足为奇，比如获取手机推广渠道效果的数据，有人从公司技术部门获取数据，而另外一个人从数据库或者无线技术部门获取数据，结果必然有差异，本人曾经深受其扰

4.2 效率逐步下降

数据可信性差还是其中的一个问题，在自然演化体系结构中，生产率可能是逐步下降的，注意是逐步下降，不是开始就下降，这个一个痛苦的过程。设想一个数据系统已经运行了一段时间，这个时候管理者希望使用数年积累的数据产出一张综合决策报表，那么咱们首先要定位需要的数据，再分析分析数据。比如管理者需要最近几年本公司和竟对公司的产品对比数据，本公司有N个产品结果表，各取一部分，竟对数据更是如此，这就需要逐步筛选数据，是非常乏味的过程。筛选之后又要分析，由于结果表的可信性本来就有问题，分析结果校验的时候往往是层层出错，如察贪污受贿一样，一揭一串，相关人员都不得安宁，造成整个数据团队工作效率下降的现象。

五、问题

既然发现了这些问题，如何解决哪？其实这并不复杂，建立面向主题的数据集市层。当然就是要建立数据仓库，那么咱们更深入的理解这个过程与传统的分析过程的区别：（sdlc：系统生命周期，系统生存周期，是软件的产生直到报废的生命周期）

可见传统的生产过程是需求驱动的，来一个需求做一个报表；而数据仓库的生产过程正好相反，一旦数据到手，先集成数据，然后校验（校验的目的是为了在以后的开发过程中提升效率），理解需求之后，建立面向不同需求的数据，称之为面向主题的数据集市层。

六、数据集市层

数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，可以理解为字段非常多的宽表，比如销售表，出了包含订单和金额等必需的字段，还包含可能使用的产品信息集合、用户信息集合、甚至销售人员的信息，是数据仓库的核心组成部分。搭建好了面向主题的数据集市仓库之后，能非常有效的解决上面提出的若干问题：

1、提升数据准确性：因为建立面向主题的数据表之后，不用再根据需求的不同，建立不同的结果表，自然发生错误的几率会大大降低

2、提升效率：由于是面向主题的，所以需要的任何数据都可以从数据集市表直接简单产出

对比图如下：

数据集市层——论为什么随着技术分析的深入，决策数据报表问题越来越多

原文：http://www.cnblogs.com/liqiu/p/4869748.html