数据建模对于数据工程师来说

数据建模对于数据工程师的重要性' (The Importance of Data Modeling for Data Engineers)

初学者的权威指南

Sebastian Svenson 在 Unsplash 上的照片

数据建模是数据工程的重要部分。在这篇文章中,我想讨论不同的数据模型,SQL在数据转换和数据增强过程中的作用。SQL是一个强大的工具,可以帮助操纵数据。通过数据转换流水线,我们可以将数据转换并丰富加载到我们的数据平台中的数据。我们将讨论各种数据操作方法,调度和增量表更新。为了使这个过程高效,我们首先需要了解一些关于数据建模的基本事项。

什么是数据建模?

数据建模旨在组织数据元素,并标准化数据元素之间的关系。

数据模型确保数据的质量,语义配置以及命名规范的一致性。它有助于概念上设计数据库,并创建数据元素之间的逻辑连接,例如主键和外键,表等。

如果您的数据平台需要最可靠和成本效益的数据转换,良好而全面的数据模型设计至关重要。它保证数据在不延迟和不必要步骤的情况下被处理。

公司使用称为维度数据建模的过程来处理数据。生产分析级别在模式(数据集)之间进行划分,实现有效的数据治理,并确保我们的数据可以用于商业智能和机器学习。

任何可衡量的信息都存储在事实表中,例如交易、会话、请求等

外键用于事实表,并与维度表相连。维度表具有与事实表相关联的描述性数据,例如品牌、产品类型/代码、国家等

根据业务要求,将基于维度和事实的数据绑定到模式中。

最常见的模式类型是星型和雪花型。这些也是数据工程职位面试中最经常被问到的问题之一[1]。