Berkongsi pengalaman projek dalam pemprosesan data dan gudang data melalui pembangunan MySQL

Dalam era digital hari ini, data secara amnya dianggap sebagai asas dan modal untuk membuat keputusan korporat. Walau bagaimanapun, proses memproses sejumlah besar data dan mengubahnya menjadi maklumat sokongan keputusan yang boleh dipercayai bukanlah mudah. Pada masa ini, pemprosesan data dan pergudangan data mula memainkan peranan penting. Artikel ini akan berkongsi pengalaman projek dalam melaksanakan pemprosesan data dan gudang data melalui pembangunan MySQL.

1. Latar Belakang Projek

Projek ini berdasarkan keperluan pembinaan data perusahaan komersial dan bertujuan untuk mencapai pengagregatan data, konsistensi, pembersihan dan kebolehpercayaan melalui pemprosesan data dan gudang data. Sistem pengurusan pangkalan data yang dilaksanakan kali ini ialah MySQL versi 5.7 Matlamat projek ini adalah untuk mengumpul, memproses, menyepadukan, menyeragamkan dan menyimpan data daripada sistem yang berbeza untuk menyediakan analisis data dan sokongan membuat keputusan untuk perusahaan.

2. Amalan Projek

1. Reka Bentuk Skim

Mula-mula menjalankan reka bentuk skema, menjelaskan keperluan projek dan menentukan keperluan utama seperti sumber data, kualiti data, pembersihan data, penyeragaman data dan pemodelan data. Dan pertimbangkan secara menyeluruh susunan teknologi pelaksanaan, kos dan dimensi lain untuk merumuskan rancangan teknikal dan rancangan pelaksanaan.

Pemprosesan data, pembersihan dan penyeragaman data asal melalui prosedur tersimpan MySQL dan fungsi tersuai; mengimport data yang diproses ke dalam gudang data melalui pemodelan data dan alatan ETL.

2. Pengumpulan sumber data

Kumpul dahulu data sumber dalam sistem mengikut peraturan pratetap data ini termasuk rekod transaksi setiap sistem, rekod tingkah laku pelanggan, dsb.

3. Pembersihan Data

Bersihkan sumber data, termasuk mengisi nilai data yang hilang, memproses data tidak normal, dsb. Lakukan pembersihan awal data sumber melalui prosedur tersimpan MySQL dan fungsi tersuai untuk meningkatkan kualiti data.

4. Penyeragaman data

Melalui struktur jadual data piawai, data daripada sumber yang berbeza digabungkan ke dalam format data piawai yang biasa, yang memudahkan analisis dan pengurusan kemudian.

5. Pemodelan dan import

Tubuhkan gudang data, reka bentuk berdasarkan model Skema Bintang dan gunakan alatan ETL untuk mengekstrak, mengubah dan memuatkan data sumber ke dalam gudang data. Pada masa yang sama, telusuri dan analisis data yang diperlukan mengikut dimensi peranan yang direka bentuk.

6. Analisis data dan sokongan keputusan berdasarkan gudang data

Projek ini mencapai pengurusan yang teratur dan analisis data berbilang dimensi dengan mereka bentuk gudang data. Melalui analisis latih tubi, kami boleh mendapatkan cerapan tentang corak di sebalik data dan menyediakan maklumat sokongan keputusan untuk membantu pengurus perniagaan membuat keputusan tepat pada masanya. Ringkasan analisis untuk perusahaan. Penyiapan projek ini bukan sahaja meningkatkan tahap pengurusan data syarikat, tetapi juga memberikan sokongan padu untuk membuat keputusan masa depan syarikat.

Atas ialah kandungan terperinci Berkongsi pengalaman projek dalam pemprosesan data dan gudang data melalui pembangunan MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!