當今世界，數據已成為組織最寶貴的資產之一，在制定戰略決策、優化運營和獲得競爭優勢方面發揮著至關重要的作用。在此背景下，數據工程是一門關鍵學科，它管理和指導從數據收集到轉換、存儲和訪問的整個過程。

在大數據時代，企業不僅需要擁有數據，還需要解釋數據、使其可訪問并將其集成到決策支持系統中。這需要開發與數據處理和管理相關的新的、更靈活的解決方案。隨著數據量、多樣性和用例的不斷增加，組織正在轉向能夠響應各種需求的架構。在這種背景下，數據管理策略（例如數據倉庫、數據湖、數據湖倉和數據網格）發揮著重要作用。每種方法在數據類型、訪問模型、性能要求、組織結構和治理策略方面都提供了不同的解決方案。數據倉庫專注于結構化數據，而數據湖為存儲大量數據提供了更靈活的結構。另一方面，數據湖倉結合了兩種方法的優勢，為數據分析創建了一個優化的環境。同時，數據網格旨在通過微服務架構分散數據管理，從而允許在大型組織中更有效地分配數據責任。

然而，成功的數據架構的基礎必須從設計過程的一開始就奠定。這不僅關乎技術架構的構建，還在于使其與組織目標和數據管理策略保持一致。本文將探討這些流程的理論細節，并提供一個示例項目來演示如何構建這樣的系統。

一、需求分析：成功數據架構的基石

以正確的方法開始構建數據架構，對于避免后期可能出現的問題至關重要。因此，項目初期最重要的第一步就是需求分析。如果需求定義不明確，以錯誤的架構啟動項目將導致資源和時間的浪費。

在著手數據架構項目之前，至關重要的是要清楚地了解要構建的具體內容。并非所有數據架構項目都遵循標準模板。每個組織的數據結構、業務目標、期望和用戶需求都是獨一無二的。因此，負責構建數據架構的技術團隊必須與相關業務部門和利益相關者密切合作，明確范圍。

為了本文的目的，我們定義了一個示例項目工作流程。根據需求，我們選擇了一種架構，并基于該架構繼續進行流程。然而，我們也從解釋的角度討論了其他替代方案。

在這個示例項目中，目標是創建一個現代化的數據倉庫，用于整合銷售數據并對這些數據進行有意義的分析。所使用的平臺可以是任何 DBMS（例如 MS SQL、PostgreSQL 等）。主要目標是強化數據驅動的決策機制，簡化報告流程，并產生業務洞察。

二、需求分析的目的是什么？

進行需求分析是為了：

• 了解業務需求，
• 確定利益相關者的期望，
• 明確范圍，并
• 選擇正確的技術基礎設施。

在示例項目中，假設數據來自兩個主要源系統（ERP 和 CRM）。ERP（企業資源計劃）是一個用于整合公司所有業務流程和資源的軟件系統。該軟件將財務、人力資源、生產、物流、銷售和市場營銷等一系列業務職能整合在一起。ERP 系統的目標是通過高效利用公司資源（時間、勞動力、物料、資金等），使流程更加有序和透明。另一方面，CRM（客戶關系管理）是一個用于管理和改善公司與現有客戶和潛在客戶關系的軟件系統。CRM 軟件收集并分析客戶數據，幫助公司在銷售、市場營銷和支持流程中制定更個性化、更高效的策略。

當 ERP 和 CRM 系統以 CSV 格式提供數據時，使用基于文件的數據源需要在整個ETL（提取、轉換、加載）過程中進行仔細的規劃和強大的數據控制。原始數據通常不完整、損壞或不一致，因此需要在進行分析之前進行清理并解決質量問題。

僅僅清理數據是不夠的；還必須將其集成到一個用戶友好且易于理解的結構中。數據模型應該簡潔、合乎邏輯，并且設計得能夠支持分析。在示例項目中，不需要跟蹤歷史數據。這意味著在數據加載過程中只會考慮最新的記錄，從而使系統更簡單、更快速。這樣做是為了簡化解釋并簡化模型。

另一個關鍵要求是為系統最終生成的數據模型提供清晰易懂的文檔。該文檔確保技術團隊和業務用戶都能更輕松地適應系統。該文檔解釋了如何使用數據倉庫、每個表的用途以及如何建立關系，這直接影響項目的可持續性。

綜上所述，在本項目中：

將使用 SQL，數據源將以 CSV 文件的形式從 ERP 和 CRM 系統提供，數據將被清理并轉換成用戶友好的模型，僅使用最新的數據，我們將準備一份詳細的文件作為最終結果。

一旦完成此分析，項目的結構就會清晰起來，下一階段，即數據架構的設計，就會開始。扎實的需求分析是所有數據項目的基石。

三、設計數據架構：創建正確的結構

數據架構設計是直接影響數據倉庫項目成功的關鍵步驟。此階段定義了數據倉庫的結構以及數據的處理方式。精心設計的數據架構有助于數據的流動、集成、存儲和訪問。然而，設計數據架構的方法有很多種，選擇合適的方法應與項目的需求和目標相符。

（一）數據架構選項

數據架構設計方法的選擇取決于項目目標、數據類型和預期用途。每種方法都有其優勢和挑戰。因此，徹底研究每種方法的基本特性并了解它們在哪些情況下最適用至關重要。

1.數據倉庫（Data Warehouse）

數據倉庫通常是一種用于收集大量結構化數據的結構，這些數據經過優化后可用于分析和報告。在基于 SQL 的系統中，數據以特定的結構進行組織，商業智能應用程序會處理這些數據。數據倉庫通常具有以下特點：

• 結構化數據存儲：數據倉庫僅處理結構化數據。這些數據通常存儲在關系數據庫中，并組織成標準化和結構化的表。這使得數據能夠存儲在明確定義的數據結構（例如列和行）中。
• 專注于報告和分析：數據倉庫經過優化，允許數據分析師和商業智能團隊輕松生成報告。這使得快速查詢和執行廣泛的數據分析變得更加容易。
• 數據清理與集成：在數據倉庫中，ETL（提取、轉換、加載）流程用于清理和合并來自不同來源的數據。此過程確保數據以一致的格式加載到倉庫系統中，并且干凈可用。

優點：

• 高性能報告：數據倉庫針對報告進行了優化，可以有效地處理復雜的查詢，提供快速的洞察并促進高性能報告。
• 數據安全性和一致性：數據倉庫保持高水平的數據安全性并確保數據的一致性，為決策和分析提供可靠的環境。
• 輕松查詢和訪問：數據組織良好，易于查詢和訪問。這使得數據分析師能夠快速檢索和處理數據。

挑戰：

• 僅適用于結構化數據：數據倉庫僅適用于結構化數據，這意味著它不適用于半結構化或非結構化數據，例如文本文件、圖像或視頻。
• 高成本：處理和存儲大型數據集的成本可能很高，尤其是在處理海量數據時。維護這樣的系統可能需要在基礎設施和運營成本方面投入大量資金。

用于構建數據倉庫（DW）架構的平臺：

• Google BigQuery：提供無服務器且高度可擴展的架構，使其適合快速部署和處理大量數據，而無需管理基礎設施。
• Amazon Redshift：AWS 上快速且可擴展的數據倉庫解決方案，非常適合已經與 AWS 生態系統集成的項目。
• Snowflake：基于云的平臺，具有共享架構，支持多云部署，為數據倉庫提供極大的靈活性和可擴展性。
• Microsoft Azure Synapse Analytics（以前稱為 SQL DW）：將數據倉庫與大數據集成相結合，使其成為利用 Microsoft Azure 生態系統的組織的多功能選擇。
• Teradata：傳統的大數據解決方案之一，通常用于需要復雜數據倉庫解決方案的大規模內部部署環境。
• IBM Db2 Warehouse：IBM 的企業數據倉庫解決方案，適用于需要具有高安全性和可靠性的強大內部部署解決方案的組織。

數據架構平臺的選擇取決于項目的規模、預算、技術要求和團隊的專業知識。對于中小型項目，像 Google BigQuery 或 Snowflake 這樣的無服務器解決方案可能是首選，因為它們設置快捷、維護成本低。Amazon Redshift 對于集成在 AWS 生態系統內的項目來說非常有利。對于使用 Azure 的企業，推薦使用 Microsoft Azure Synapse，因為它兼具數據湖和數據倉庫的功能。對于實時數據需求或需要頻繁更新的大型數據集，Snowflake 的時序是數據和性能能力尤為突出。對于需要高安全性和數據主權的案例，像 Teradata 或 IBM Db2 Warehouse 這樣的本地解決方案是理想之選。

2.數據湖（Data Lake）

數據湖是一種靈活的結構，可將結構化、半結構化和非結構化數據整合在一起存儲。這種架構通常用于存儲原始數據，并用于高級分析。數據湖常用于大型數據項目，尤其是在數據科學和機器學習等領域，因為處理各種類型數據的能力至關重要。

數據湖允許組織以原生格式存儲海量數據，從而更輕松地集成和分析來自各種來源的數據，而無需進行前期結構化。這種靈活性使數據湖特別適合需要大量存儲和處理能力的大數據項目。

不同數據類型的存儲：數據湖可以以原始格式存儲各種類型的數據（從數據庫到文本文件、圖像等等）。數據通常以基于文件的格式（例如 CSV、JSON、Parquet）存儲。這允許包含結構化數據和非結構化數據，從而為數據存儲提供了極大的靈活性。

• 數據處理靈活性：該架構為數據工程師和數據科學家提供了廣泛的靈活性，使他們能夠以任何他們選擇的方式處理數據。它非常適合高級分析和機器學習任務，因為原始數據可以根據需要進行處理和轉換。
• 數據更新：數據湖非常適合處理不斷變化和增長的數據集，支持實時或近實時的數據處理。這對于需要最新信息進行分析的項目尤其有用。

優點：

• 結構化和非結構化數據的存儲：數據湖允許存儲各種類型的數據，從而提供數據存儲的靈活性。
• 數據靈活性：數據湖提供了極大的靈活性，允許輕松添加不同類型的數據，而不需要嚴格的結構。
• 適用于機器學習和高級分析：由于數據湖具有存儲原始數據的能力，因此非常適合復雜的機器學習任務和高級分析過程。

挑戰：

• 復雜的數據管理：管理湖中的數據可能極具挑戰性。如果沒有合理的組織，數據將難以處理，從而導致“數據沼澤”問題，數據變得雜亂無章，難以處理。
• 數據安全和訪問控制：與數據倉庫相比，由于系統內存儲的數據類型和格式多種多樣，管理數據湖中的數據安全和訪問控制可能更加復雜。

用于構建數據湖架構的平臺：

• Amazon S3：構建數據湖最常用的基礎設施，為海量數據提供可擴展且經濟高效的存儲。
• Azure 數據湖存儲 (ADLS Gen2)：基于 Microsoft Azure 構建的高性能數據湖解決方案，專為大規模分析而設計。
• Google Cloud Storage (GCS)：Google Cloud 的數據湖解決方案，提供可擴展的存儲和與其他 Google Cloud 服務的集成。
• Apache Hadoop HDFS：適用于本地系統，提供分布式文件系統來存儲和處理大型數據集。
• MinIO：一個開源的、與 S3 兼容的數據湖構建平臺，提供可擴展且靈活的對象存儲。

3. Data Lakehouse（數據湖+數據倉庫組合）

數據湖倉 (Data Lakehouse) 充當數據湖和數據倉庫之間的橋梁，將數據湖處理的靈活性與數據倉庫的結構化數據管理功能相結合。這種方法整合了結構化數據和非結構化數據，在兩個世界之間提供了靈活性。本質上，數據湖倉將數據湖的原始數據存儲能力與數據倉庫中針對結構化數據的優化查詢性能相結合。這使其成為需要兼顧兩者優勢的組織的理想解決方案，它能夠輕松集成各種數據類型，同時提供高效的分析查詢性能。

靈活性和結構：數據湖倉將數據湖的靈活性與數據倉庫的結構和性能相結合。數據可以以結構化格式存儲，同時還可以處理和集成半結構化和非結構化數據。這種混合方法使組織能夠處理各種類型的數據，同時保持一致的結構以用于分析。

高級分析和報告：在數據湖中，可以執行基于 SQL 的查詢和機器學習操作，以滿足分析和報告需求。這使組織能夠在同一平臺上利用傳統的商業智能和先進的數據科學技術。

優點：

• 將數據倉庫的性能與數據湖的靈活性相結合。
• 融合兩種方法的優點，并為處理不同數據類型提供有利的環境。

挑戰：

• 復雜的設置和管理：由于結構化和非結構化數據的集成，這些類型的架構可能難以設置和管理。
• 高級數據管理和性能優化：需要仔細管理和優化數據處理和性能，使得維護更加耗費資源。

用于構建數據湖架構的平臺：

• Databricks + Delta Lake：通常與 Lakehouse 架構相關聯，提供批量和流數據處理的統一方法，重點關注可靠性和性能。
• Apache Iceberg：Netflix 開發的開源 Lakehouse 解決方案，提供支持大規模數據湖和 ACID 事務等功能。
• Apache Hudi：一種支持數據版本控制和流處理的開源解決方案，通常用于處理大量傳入數據，并能夠跟蹤隨時間的變化。
• Azure Synapse Analytics：一個結合數據倉庫和數據湖功能的平臺，非常適合使用 Microsoft Azure 的組織，可實現兩種架構之間的無縫集成。
• Snowflake（最近更新）：已開始提供 Lakehouse 功能，融合了數據湖和數據倉庫的性能和功能。
• Google BigLake：Google Cloud 的 Lakehouse 解決方案，它集成了跨多個云的存儲和分析，提供靈活且可擴展的數據處理。

數據湖架構的平臺選擇應基于大數據的靈活性和分析的性能預期。如果需要流處理和批處理的組合，并且需要開源的靈活解決方案，那么Databricks + Delta Lake是一個不錯的選擇。對于企業 Azure 環境，建議使用結合了數據湖和數據倉庫功能的Azure Synapse Analytics。BigQuery + BigLake集成對 Google Cloud 用戶非常有利，因為它能夠將數據湖數據與分析查詢相結合。如果數據版本控制、ACID 合規性和成本優化很重要，則應考慮Apache Hudi或Apache Iceberg等解決方案。此外，如果需要集中管理來自不同域的數據，那么與 Databricks 集成的Unity Catalog可能是治理的理想選擇。

下表比較了上述三種架構：

4.數據網格

數據網格 (Data Mesh) 提出了一種分布式架構，而非中心化的數據結構。在這種方法中，每個部門創建自己的數據產品并與其他部門共享。數據網格使數據架構模塊化且去中心化，尤其適用于大型復雜的組織。

• 分布式數據管理：每個部門創建并負責自己的數據產品。這避免了將數據集中在一個位置，從而提供了更大的靈活性。
• 預防瓶頸：通過避免創建集中式數據管理結構，數據網格可以防止傳統集中式系統中通常出現的瓶頸。

優點：

• 分布式結構允許更靈活的數據管理和訪問。
• 數據所有權由各部門共享，每個部門負責自己的數據產品。

挑戰：

• 缺乏集中數據管理會給維護數據一致性和完整性帶來挑戰。
• 數據集成和處理工作流程可能變得更加復雜。

用于構建數據網格架構的平臺：

• AWS Lake Formation + Glue + S3：提供基于域的數據訪問和治理。
• Databricks Unity Catalog：支持 Data Mesh 的數據治理方面。
• Starburst / Trino：支持跨域數據查詢和聯合。
• Snowflake：通過安全數據共享促進域之間的數據共享。
• Kafka / Event Streaming（Confluent、Redpanda）：用于域間數據流。
• DataHub / Amundsen / OpenMetadata：專注于元數據管理和編目。

數據網格架構平臺的選擇取決于組織對領域驅動的數據所有權模型（該模型摒棄了中心化）的準備程度。如果團隊構建為獨立開發數據產品，則建議使用支持中心化治理的解決方案，例如 Databricks Unity Catalog 或 Snowflake Secure Data Sharing。如果需要跨不同數據源的數據聯合和統一查詢，則適合使用 Starburst 或 Trino 等分布式查詢引擎。對于元數據管理和透明數據發現，DataHub、Amundsen 或 OpenMetadata 等工具是理想之選。在需要事件驅動數據共享的場景中，Kafka 或 Confluent 基礎設施可以實現域間的實時數據流。在具有明確內部數據所有權和訪問策略的組織中，這些工具結合使用，可以構建成功的數據網格基礎設施。

在數據架構選擇方面，每種方法都有各自的優勢和挑戰。數據倉庫提供了更結構化、更注重報告的框架，而數據湖則提供了靈活性和強大的大數據分析能力。數據湖倉彌合了兩者之間的差距，而數據網格則提供了更靈活、更去中心化的數據管理模型。正確的方法應根據項目的需求和長期目標來確定。

在本項目中，我們選擇了數據倉庫方法，因為它專注于處理結構化數據，以實現快速報告和商業智能。每個項目都有不同的需求，因此選擇合適的方法對于確保數據管理流程的成功至關重要。

（二）選擇正確的方法

在本項目中，數據倉庫方法被認為是最合適的選擇。對于需要處理結構化數據并專注于報告和商業智能的項目來說，數據倉庫是理想的方法。然而，其他方法，例如數據湖、數據湖倉和數據網格，也可能對特定項目有利。

每種方法都有其獨特的優勢和挑戰。例如：

• 數據倉庫提供了強大的報告和分析功能，但只能處理結構化數據。
• 數據湖提供了靈活性和多種數據類型，但可能導致復雜的數據管理。
• Data Lakehouse結合了兩者的優點，提供了靈活性和性能。
• 數據網格呈現分布式架構，但必須注意集成和一致性挑戰。

數據倉庫方法已作為示例，以滿足項目需求。然而，在確定任何數據項目最合適的方法時，必須考慮數據類型、分析需求和用例等因素。

四、Medallion架構詳解：現代數據倉庫設計

數據倉庫設計中使用的不同方法對系統的靈活性、性能和效率有重大影響。在本文中，我們將研究流行的數據倉庫設計方法，例如 Inmon、Kimball、Data Vault 和 Medallion，然后對 Medallion 架構進行更深入的解釋。

（一）Inmon 方法：集中式數據倉庫設計

Inmon 是最早也是最古老的數據倉庫設計方法之一。根據 Inmon 的說法，數據倉庫被設計為企業數據倉庫 (EDW)，其中所有數據都存儲在一個中心位置。在這種方法中，所有數據都經過規范化處理，并使用高級數據模型加載到倉庫系統中。

特征：

• 數據通常使用第三范式（3NF）存儲。
• 提供企業級方法，即整個組織的中央數據倉庫。
• 數據集成過程復雜，但保證了數據的高度準確性。

優點：

• 數據一致且組織良好。
• 適用于大型項目和企業級數據集成。

挑戰：

• 開發過程緩慢，因為一切都需要從頭開始重組。
• 需要復雜且耗時的數據建模。

（二）Kimball 方法：用戶友好的數據倉庫

與 Inmon 相比，Kimball 提供了更加用戶友好且靈活的方法。在 Kimball 的方法論中，數據倉庫被設計成更小、更具體的部分，稱為數據集市。數據使用簡單的模型（例如星型模式和雪花模式）進行組織。

特征：

• 數據通常經過非規范化和優化，以便于查詢。
• 每個數據集市都為特定業務領域提供特定的報告和分析目的。

優點：

• 提供便捷的訪問和快速的查詢。
• 非常適合小型項目或特定分析要求。

挑戰：

• 非規范化的數據可能會導致大型數據集中的數據冗余。
• 管理數據一致性變得更具挑戰性。

（三）Data Vault：靈活且模塊化的數據模型

Data Vault 方法通過提供靈活性和模塊化，為數據倉庫設計帶來了新的視角。在這種方法中，數據以原始形式存儲，然后通過添加業務規則進行處理。Data Vault 通常是大型復雜數據項目的首選。

特征：

• 提供快速適應和靈活性。
• 數據準確性和業務規則在每一層分別處理。
• 數據分為三個核心組件：Hub、Link、Satellite。

優點：

• 允許與各種數據源快速集成。
• 輕松適應不斷變化的業務需求。

挑戰：

• 復雜的數據模型可能會給管理帶來困難。
• 可能需要更高的加工成本。

（四）Medallion 架構：現代且簡化的數據倉庫設計

Medallion 架構是現代數據倉庫設計的最新方法之一。該結構將數據處理過程分為三層：青銅層（原始數據）、白銀層（清理數據）和黃金層（符合業務規則的數據）。

1.Medallion 架構的關鍵層

• 青銅層（原始數據）：青銅層是數據最初接收并以未處理形式存儲的地方。數據保持其原始狀態，在此階段不進行任何轉換。目標是保留數據最初接收時的狀態。數據工程師將原始數據存儲在此層，以便進行錯誤調試和可追溯性（跟蹤數據源和更改）。
• 白銀層（清理數據）：在銀級層中，原始數據經過清理、規范化和整理。該層專門用于數據轉換和清理過程，為分析做好準備。數據中任何缺失或錯誤的部分都會得到糾正，并通過改進使數據更加一致。
• 黃金層（符合業務規則的數據）：黃金層是為商業智能、報告和分析準備數據的地方，并應用了業務規則。在此層中，數據建模和分析根據業務用戶的需求進行。數據與商業智能工具（例如 Power BI、Tableau 等）保持一致，并針對報告流程進行了優化。

2.各層級要求下圖展示了各層級的要求。

例如，滿足“青銅級”層級的要求后，將其保存為文件，無需進一步處理。之后，將“白銀級”層級中的轉換應用到單獨的文件中，并進一步優化數據。各層級負責完成其特定范圍內的任務。最后，“黃金級”層級代表數據已準備好進行建模和商業智能任務的階段。下圖清晰地展示了這些階段。

Medallion Architecture 的優勢

• 簡潔易懂：Medallion 結構簡單易懂，無需復雜的數據模型。每一層都代表著不同的目的和功能。
• 可追溯性：由于數據的每個階段都是可追溯的，因此可以快速識別和解決任何數據問題。
• 靈活性和性能：它既提供了靈活性，又實現了快速的數據處理和查詢。此外，由于每個階段都可以單獨處理，因此數據管理具有高度的靈活性。

Medallion Architecture的應用

• 大數據項目：Medallion 架構是收集和處理大量數據的項目的理想解決方案。
• 高級分析和機器學習：黃金層中為報告和分析準備的數據支持青銅層和白銀層中原始數據的高級分析。
• 數據倉庫和商業智能需求：Medallion 架構非常適合數據倉庫和商業智能項目。

Medallion 架構是一種高度靈活高效的現代數據倉庫設計方法。該模型為數據工程師和業務分析師提供了顯著的優勢，確保了數據處理每個階段的清晰度和可追溯性。Medallion 提供了至關重要的優勢，尤其對于需要高級分析和報告的項目而言。

五、可視化數據倉庫架構

數據倉庫的設計和架構通常涉及復雜的結構，僅用文字難以解釋。因此，創建可視化的表示形式對于使數據倉庫項目更易于理解和實施至關重要?？梢暬瘓D表有助于說明復雜的數據流和系統結構，確保所有利益相關者都能理解設計。

（一）數據倉庫架構圖中的關鍵元素

在繪制數據倉庫架構時，應考慮以下關鍵要素：

1.數據源在圖表中，數據源通常用方框表示，并通過指向數據倉庫的箭頭連接。數據源可以有多種格式，例如：

• 數據庫
• CSV 文件
• APIs
• Web 服務

這些元素的可視化標志著項目數據流的第一步。

2. ETL 流程（提取、轉換、加載）從數據源提取數據、進行轉換并將其加載到數據倉庫的過程稱為 ETL。提?。〝祿占⑥D換（數據轉換）和加載（數據加載）這幾個步驟通常在圖中用順序箭頭表示。每個步驟代表數據流中的不同階段，應在圖中清晰可見。

3. 數據倉庫數據倉庫通常表示為一個集中式結構，所有數據都收集在這里并準備進行分析。處理后的數據存儲在這里并發送到報告流程。

4. 層級結構如果采用類似 Medallion Architecture 的方法，則應在圖表中清晰地標明不同的層級（青銅、白銀、黃金）。每一層都以標簽的形式直觀地表示，該標簽描述了數據處理的程度及其預期用途。

5. 商業智能和報告（BI & Reporting）商業智能 (BI) 工具和報告平臺，用于向最終用戶呈現數據，也應包含在圖表中。報告工具是分析和解釋數據的最后一步。

通過將數據倉庫組件組織成這些可視化元素，所有項目利益相關者可以更輕松地理解數據倉庫架構中涉及的結構、流程和過程。

（二）可視化數據倉庫模式

下面是一個示例圖，展示了數據倉庫架構如何可視化：

1.數據源（例如 ERP、CRM 系統）提供流向數據倉庫的數據。

2.ETL 流程顯示數據如何從源移動到倉庫。

3.層和商業智能工具表明如何處理數據并呈現給用戶。

在數據倉庫設計中使用可視化圖表是使復雜的數據流和系統結構更易于理解的有效方法。清晰地可視化數據流、數據層和商業智能工具，有助于所有項目利益相關者更輕松地理解流程。在整個項目中，這些圖表可以作為參考，指導每個階段，確保數據倉庫實施的成功執行。

六、結論

數據架構的選擇不僅僅是一個技術決策，更是一個戰略和組織決策。本文詳細討論了數據倉庫、數據湖、數據湖倉和數據網格等不同的架構方法，并結合示例解釋了每種方法的適用場景、優勢、挑戰以及可用于實現這些方法的平臺。此外，本文還基于一個實際項目詳細闡述了需求分析、數據源識別、ETL 流程、建模和文檔編制等步驟，展示了如何將 Medallion 等現代架構應用于數據工程。最終，選擇合適的數據架構應根據數據類型、分析需求、組織結構和長期目標進行。這樣，企業不僅可以處理數據，還可以構建敏捷、可持續且強大的系統，從數據中創造價值。