作为一个资深的数据仓库工程师，数据仓库是我工作中的重要组成部分之一。在这篇文章中，我想向刚进入这个行业的从业者分享一些有关数据仓库的知识和相关技术。
首先，作为一名数据仓库工程师，我们的职责包括但不限于以下几点：
- 设计和构建数据仓库平台：我们需要根据企业的需求和业务模式来设计和构建一个可靠、高效的数据仓库平台；
- 数据源接入和数据清洗：我们需要从业务系统、传感器等多种数据源获取数据，并进行数据预处理和清洗以确保数据质量；
- ETL工具使用：我们需要熟练掌握ETL工具，实现将数据转换成目标格式并加载到数据仓库中；
- 元数据管理：我们需要管理数据仓库中的所有信息，包括数据来源、数据变化历史、数据结构以及数据质量等信息；
- 数据分析和报表开发：我们需要用数据仓库中的数据进行分析、挖掘和报表开发，帮助企业做出更好的决策。
其次，数据仓库的特点是什么？以下为数据仓库的主要特点：
1. 面向主题：与OLTP（联机事务处理）不同，数据仓库是面向主题设计的，用于解决企业决策层面的问题。
2. 时间序列数据：数据仓库要求数据是时间序列的集合，具有连续性和一致性，同时支持历史趋势分析和预测；
3. 数据抽象：数据仓库可以对原始数据进行多级抽象和聚合，通过建立多个维度实现 query 松绑，在这基础上实现各种计算操作；
4. 非易失性：数据仓库中的数据存在的意义在于长期使用，因此数据是不可修改的，既无法删除也无法更新。
最后，我们来看一下数据仓库的体系结构。经典的数据仓库架构往往被划分成三层，即：
1. 基础架构层：包括硬件、数据库管理系统、操作系统等基础设备和软件，提供了存储、处理和维护数据的基本环境。
2. 逻辑集成层：该层是数据仓库的核心部分，负责从不同的应用系统和数据源中提取数据，并将这些数据转换成所需的格式。逻辑集成层还负责元数据管理、数据血缘追踪和数据质量监控等工作。
3. 数据访问层：该层是数据仓库最外围的部分，面向业务用户提供查询和分析功能。在数据访问层中，用户可以使用各种报表工具、在线分析处理（OLAP）工具等来获取自己需要的数据。
实际应用中，我们需要根据具体业务需求选择适合的架构，例如星型架构、雪花架构或基于群组委员会架构等。
除此之外，我还想推荐一下我常用的搜索式BI工具DataFocus数仓。它支持多种类型数据库链接器，通过柔性方法轻松访问和管理数据仓库。DataFocus数仓还集成了大量函数和算法，使得进行数据分析变得更加高效、简单，并且可以自动管理权限、提供可拓展性等重要功能。总之，DataFocus数仓能够有效帮助企业搭建数据仓库平台！
