数据仓库与数据分析的相关笔记（二）

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数据仓库与BI的关系是下游与上游的关系。数据仓库用来存放经过清洗的数据，而BI用于做数据清洗后的展现。

数据仓库在经过清洗后，可以被BI所引用。清洗越干净的数据，在BI上展现的效果越好。而在BI上展现的数据，需要在数据仓库进行建模之后，方可。

数据仓库与BI的协助

以网易旗下的猛犸产品为例（源自网易官网，侵删），数据仓库从ODS-DW-DWS-DM层，数据集市层之后的数据就可以进行BI层面的建设了。

数据仓库相关人员在以业务部门为主导下进行:

• 进行数据仓库的模型建设

• 确认好数据模型后

• ETL相关人员开始做收集、转换、整合

• 向数据集市加载数据

当加载完毕后，BI层面的展现，会以数据模型作为基准（有时可建设好数据立方体），作不同粒度的数据分析，应用切片、旋转等方式，对数据进行多维的分析展现，也可为后面的深层次AI智能分析、数据挖掘（如时间序列方法、聚类、分类等）奠定基础。