數據倉庫由來已久，IT界的各位大佬們想必對這個詞彙應該並不感到陌生。對於數倉圈外的人來說，可能接觸過或者聽別人提及過數倉，但是對它並沒有一個非常明確清晰的認識。一些朋友可能想要學習或者轉職成爲數倉大軍中的一員，但是並不知道學習數倉如何開始，心中充滿顧慮。那麼，下面就讓我們一起去揭開數倉的神祕面紗，看看如何開啓數倉學習之旅。
一、數據倉庫崗位
在數倉這個領域大概有這麼幾類崗位：
1）架構師
做整個數倉項目頂層架構設計的人，包括制定數倉實施方案、規劃實施路線、工具選型等，需要具有專業的理論知識和行業經驗，就是要既懂技術又懂業務。
2）建模工程師
對技術基礎，熟悉數倉的幾種建模理論，掌握一些數倉建模工具，同時也對業務有一定理解的人，通常的工作就是分析業務、分析需求，創建各類滿足需求的數倉模型。
3）ETL開發工程師
使用ETL工具或者SQL、存儲過程等完成數據處理，給數倉模型填充各類處理好的數據。這個崗位對數據庫開發技術有較高的要求，需要懂SQL開發或者ETL工具。
4）BI工程師
使用數倉工程師提供的模型進行數據類應用設計，最常見的比如使用報表工具設計前臺報表。
當然，在有些公司裏面，一些崗位職責並沒有分的那麼明確，比如建模工程師和ETL工程師的活可能一個人都要幹。從這些崗位工作內容來看，我們看到了數倉的主要工作內容，就是建模和ETL。那麼，下面我們就來具體看一下數倉到底是什麼樣子的。
二、認識數倉
1）數倉的歷史
我們首先簡單看下數倉的歷史由來。在IT行業剛開始起步時，企業中最先考慮的是建設各類應用系統來滿足業務開展，這個時候需要一種專門的工具來存儲業務數據，由此就展開了關於業務數據如何存儲的理論研究和實踐，最終關係型數據庫系統誕生，範式模型也成爲了業務系統的主要數據存儲模型。後來，企業逐漸有了數據分析的需求，雖然業務系統的範式模型也能滿足一部分的分析需求，但是存在很多的缺陷，比如表關聯複雜、查詢效率低、一些需求需要跨系統取數等等，於是人們轉而尋找更合適的數據模型來滿足分析型應用的需求，在研究發展過程中，數倉的概念就誕生了。
那麼我們先看一下數倉是什麼？
2）數倉的構成
數倉是什麼呢？從字面上來看，其實就是存放數據的倉庫，這些數據怎麼存，存什麼樣的格式，怎麼取怎麼用，這個就需要一套體系去組織和管理，這整套體系就形成了數倉的一系列理論。那它和數據庫有什麼區別？數據庫負責組織存儲數據，存儲的載體就是我們熟悉的各種數據庫表，它不太管你表是怎麼組織的，有什麼字段，你給他什麼樣的表它就給你存什麼樣。數據倉庫就是使用數據庫來存數據倉庫裏的表模型和數據，可以說，數據倉庫本質上是一種特殊的數據組織形式，是一種特殊的數據庫。
對數倉有個基本的認識後，我們就來看看數倉涉及到哪些理論需要我們去掌握和學習吧！
首先，數倉中的模型如何設計？需要我們掌握建模理論，目前有兩種主流的數倉建模方式，一種是範式建模方法，一種是維度建模方法。在實際項目中，這兩種都有使用，但是維度建模會更多一些，更多的實際情況是兩種建模方式結合使用。數倉建模需要遵循一些基本的設計原則，像一致性維度、一致性事實、總線架構等。學習多維建模，必須理解和掌握的基礎概念還包括各種維度表比如單級維、層級維、緩慢變化維等，各種事實表，事務粒度事實表、週期快照表、累計快照表、度量和指標的概念，各類模型如星型模型、雪花模型等。
通過這些建模方法我們可以建立很多的模型，那麼怎麼管理這些模型呢？這就需要在架構上做分層，通過將不同作用的表放在不同的分層上進行組織和分類，讓數倉中的模型更容易被管理。一般數倉中分層包括ODS層（貼源層）、整合層、彙總層、集市層等，有些企業可能分層會分的更細一些，但是總體分層思路大體是相同的。這裏理論基本在網上都被大家分析的很透徹了，大家可以搜索資料學習。
上面所講的基本是模型層面的一些理論，除了建模，數倉還有個比較重要的工作是就是爲這些模型填充數據，這就要用到ETL了。ETL就是把數據從源系統中抽取出來，通過各種加工和數據處理，從而形成我們模型所需的數據灌到模型表中。做ETL需要掌握一些技術知識，比如數據庫基本概念、SQL、ETL工具、操作系統相關知識等。
數倉建設過程中需要一些產出文檔，一些比較重要的文檔如數據源分析文檔、需求文檔、模型設計文檔、ETLMAPPING文檔、運維文檔等。
三、總結
最後總結一下，如果想要入門數倉的話，一個學習路線是，學習數倉建模各種理論，不求能深入理解，至少有基本認識，然後加入到實際項目中，結合理論去學習項目中的模型，同時也要加強各種技術能力的學習。
學習數倉建模推薦一本經典書籍，Kimball的《數據倉庫工具箱:維度建模權威指南》，這是講維度建模的，學習完這本書，基本就可以去項目上實踐了。想學習範式建模的話，可以去找找成熟公司的模型學習，比如TD公司的金融行業模型、電信行業模型等。
另外，學習不是閉門造車，我們需要更多的技術人一起探討交流，可以多關注一些技術微博、微信公衆號，加入一些學習羣組，多閱讀一些書籍等。最後放張圖，方便大家整理規劃自己的學習路線。
關於數據倉庫，目前有能力的公司都是自己開發調度工具，具體採用哪種工具，可以根據自己公司的本身現狀去做定奪。億信華辰數據工廠（EsDataFactory）作爲專業的數據處理應用平臺，能提供智能高效的數據處理服務，夯實企業數倉。數據倉庫建設是一個綜合性技術，而且當企業業務複雜的時候，這部分工作更是需要專門團隊與業務方共同合作來完成。