Im heutigen digitalen Zeitalter gelten Daten allgemein als Grundlage und Kapital für unternehmerische Entscheidungen. Allerdings ist es nicht einfach, große Datenmengen zu verarbeiten und sie in verlässliche Entscheidungsunterstützungsinformationen umzuwandeln. Zu diesem Zeitpunkt beginnen Datenverarbeitung und Data Warehousing eine wichtige Rolle zu spielen. In diesem Artikel werden Projekterfahrungen bei der Implementierung von Datenverarbeitung und Data Warehouse durch MySQL-Entwicklung vorgestellt.
1. Projekthintergrund
Dieses Projekt basiert auf den Anforderungen der Datenkonstruktion eines Handelsunternehmens und zielt darauf ab, Datenaggregation, Konsistenz, Bereinigung und Zuverlässigkeit durch Datenverarbeitung und Data Warehouse zu erreichen. Das diesmal implementierte Datenbankverwaltungssystem ist MySQL Version 5.7. Ziel dieses Projekts ist es, Daten aus verschiedenen Systemen zu sammeln, zu verarbeiten, zu integrieren, zu standardisieren und zu speichern, um Unternehmen Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung zu bieten.
2. Projektpraxis
1. Schemaentwurf
Führen Sie zunächst den Schemaentwurf durch, klären Sie die Projektanforderungen und ermitteln Sie wichtige Anforderungen wie Datenquellen, Datenqualität, Datenbereinigung, Datenstandardisierung und Datenmodellierung. Und berücksichtigen Sie umfassend den Implementierungstechnologie-Stack, die Kosten und andere Dimensionen, um technische Pläne und Implementierungspläne zu formulieren.
Datenverarbeitung, Bereinigung und Standardisierung der Originaldaten durch gespeicherte MySQL-Prozeduren und benutzerdefinierte Funktionen; Importieren der verarbeiteten Daten in das Data Warehouse durch Datenmodellierung und ETL-Tools.
2. Datenquellenerfassung
Erfassen Sie zunächst die Quelldaten im System gemäß den voreingestellten Regeln. Zu diesen Daten gehören Transaktionsdatensätze der einzelnen Systeme, Kundenverhaltensdatensätze usw.
3. Datenbereinigung
Bereinigung der Datenquelle, einschließlich Ausfüllen fehlender Datenwerte, Verarbeitung abnormaler Daten usw. Führen Sie eine vorläufige Bereinigung der Quelldaten durch gespeicherte MySQL-Prozeduren und benutzerdefinierte Funktionen durch, um die Datenqualität zu verbessern.
4. Datenstandardisierung
Durch die standardisierte Datentabellenstruktur werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen standardisierten Datenformat zusammengeführt, was die spätere Analyse und Verwaltung erleichtert.
5. Modellierung und Import
Erstellen Sie ein Data Warehouse, entwerfen Sie es auf der Grundlage des Star-Schema-Modells und verwenden Sie ETL-Tools, um Quelldaten zu extrahieren, umzuwandeln und in das Data Warehouse zu laden. Führen Sie gleichzeitig einen Drilldown durch und analysieren Sie die erforderlichen Daten gemäß den entworfenen Rollendimensionen.
6. Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung basierend auf Data Warehouse
Dieses Projekt erreicht eine geordnete Verwaltung und mehrdimensionale Analyse von Daten durch den Entwurf eines Data Warehouse. Durch Drill-Down-Analysen können wir Einblicke in die Muster hinter den Daten gewinnen und entscheidungsunterstützende Informationen bereitstellen, um Unternehmensmanagern dabei zu helfen, zeitnahe Entscheidungen zu treffen.
3. Zusammenfassung
Dieses Projekt implementiert Datenverarbeitung und Data Warehouse durch MySQL-Entwicklung und integriert ursprüngliche, nicht standardmäßige, unvollständige und inkonsistente Daten in ein standardmäßiges, skalierbares, einfach abzufragendes und hochoptimiertes Data Warehouse und bietet Entscheidungsunterstützung und Daten Analyse für Unternehmen. Der Abschluss dieses Projekts verbesserte nicht nur das Datenmanagementniveau des Unternehmens, sondern lieferte auch eine starke Unterstützung für die zukünftige Entscheidungsfindung des Unternehmens.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAustausch von Projekterfahrungen in der Datenverarbeitung und im Data Warehouse durch MySQL-Entwicklung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!