本申请提出一种构建异构数据仓库的实现方法,步骤1、对异构数据源进行类型识别,以通过数据模式映射的方式,获取数据资产导入维度描述以及度量体系描述;步骤2、基于设置的异构数据整合策略库,根据所述数据资产导入维度描述以及度量体系描述,将数据业务交易动态过程转化为动态事实表;步骤3、基于构建的异构数据ETL模版,根据所述动态事实表,生成并行增量ETL任务;步骤4、根据所述并行增量ETL任务,通过搭建的异构数据访问接口,访问所述异构数据源以获取待处理异构数据资产进行处理,以构建异构数据仓库。
背景技术
在当前信息化时代,企业与组织的数据环境日益复杂,数据来源多样化,涵盖了关系数据库、NoSQL数据库、文本文件、日志、API接口等多种数据源,形成了所谓的“异构数据”格局。这些数据源不仅在数据格式上存在差异(如结构化、半结构化、非结构化数据),而且在数据模型、存储方式及访问协议上也各不相同,给数据集成与分析带来了严峻挑战。
传统的数据仓库建设方法往往侧重于处理单一或相似数据源,难以直接应用于异构数据环境。例如,简单的ETL(Extract,Transform,Load)过程通常需要为每种数据源定制独立的数据抽取、转换逻辑,这不仅开发周期长、维护成本高,而且难以应对数据源的动态变化。此外,随着数据量的爆炸性增长,传统方法在处理大规模数据时效率低下,特别是对于实时或近实时数据分析需求响应不足。
特别是在处理动态业务交易数据时,由于业务逻辑复杂多变,传统静态数据模型难以灵活适应,导致更新滞后,数据时效性差,影响了决策支持系统的准确性和有效性。
实现思路