如何建立数据仓库？这里有最详细的建立数仓指南！
数据在刚刚开始的时候，还是小体量，并没有涉及到数据仓库的建立，就好比创业公司，还不足够引起人们的注意。
但是，当数据体量上来了，就好像变成了独角兽，难以顾全大局，于是数据仓库的建立就迫切起来了。
10个人去银行产生的数据，还能勉强搞定，但是成百上千个呢？甚至更多呢？或许你会说，银行有oracle这种强大的数据库啊，但是，传统数据库目前来说，只能做到处理、读写、删除一些需求，更多的还是存储数据的用途。要把这些数据聚合在一起数据分析，数据库做不到。
于是，人们在现有的数据库基础上，对数据进行加工，做数仓工作，也就是常说的ETL：抽取、转换、加载。
然后，数据仓库的建立就完成了，里面有各种不同的数据，通过数据编排消息协议分成不同的业务包，都是为了数据分析，做数仓工作用于BI和报表上面。
数仓这个概念吧，有了很久了，里面存了很多不同类型的数据，就好比是千万张Excel表格，都在这个仓库里，你要的时候可以查询。
数据仓库的建立是解决方案，真正落地的时候，还要依托于工具平台。
举个例子，也是在做数仓工作时经常会遇到的问题。
以最常见的制造业为例，底下不同分厂的信息系统厂商各不相同，这就导致数据仓库中可能有来自前端系统（供应商、招标系统等）、MES系统（不同分厂的MES）、业务系统（不同分厂的CRM、OA、SAP系统等）的数据，因此导致系统中数据结构、数据标准、流程流转方式都存在差异。
再具体点说，例如在统计良率、OEE的时候，各厂按各自的方法进行统计然后汇报给领导，但由于各厂的数据过于分散，没有统一的计算标准，所以对良率的计算逻辑也不同，导致指标口径不一致，无法统一管理指标数据，这个数据也就失去了参考价值，到头来白忙活一场。
而这种时候，我们通常的解决方法是：实现数据中心化，逻辑统一化
从众多跨地域的业务系统通过实时同步增量方式，将分散在各处的数据，汇聚到统一的数据中心，从业务数据库中原表原样取出数据，形成数据仓库的ODS层，为后续加工提供原始材料
数仓搭建过程中的数据编排消息协议能力：多样化算子和多种任务调度方式，提供多样化异构数据处理能力；在标准化的要求下，通过各系统原始的指标定义，形成统一的数据处理逻辑，完成数据编排消息协议，在低代码实时数据调度平台FineDataLink进行内部数据转换，完成对异构数据的梳理，进行ODS>DW>DM层的数据逐层编排，最后形成统一逻辑的数据输出，以供企业进行统一管理。
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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