1.数仓架构规范

（一）分层架构规范

1.明确分层原则：通常遵循自下而上的 ODS（操作数据存储层）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）、ADS（应用数据层）架构。ODS 近乎原样存储从源系统抽取的数据，起到缓冲和备份源数据作用；DWD 对 ODS 数据初步清洗、标准化，为上层提供统一格式明细数据；DWS 按照主题域聚合 DWD 数据，如按销售、财务等主题汇总，提供分析型数据；ADS 面向具体业务应用，如报表、数据挖掘需求定制数据。

2.数据流向清晰：严格规定各层数据单向流动，禁止跨多层回溯调用，一般只允许相邻层间交互，即 ODS -> DWD -> DWS -> ADS，确保数据处理流程有序，易于维护与追踪。

（二）层间调用规范

1.下层服务上层：下层数据层为直接上层提供数据支撑，上层只能从紧邻下层获取所需数据，不能跨层调用。例如 DWS 层构建的销售主题汇总数据，供 ADS 层销售报表应用直接使用，而不能从 ODS 层跨越 DWD 层直接取用原始销售数据。

2.接口标准化：相邻层间数据交互接口需统一规范，包括数据格式（如日期统一为“YYYY-MM-DD”）、传输协议（常用 HTTP、FTP 等），确保不同层开发团队协作顺畅，数据传输稳定高效。

（三）需求实现方案规范

1.基于分层设计：接到业务需求，首先分析应在数仓哪一层实现，如简单报表需求多在 ADS 层通过关联已有汇总数据快速满足；复杂分析需求可能需从 DWD 层开始重新聚合、加工数据。

2.方案评审：需求实现方案需组织跨团队评审，涵盖业务、开发、运维等人员，确保方案既满足业务目标，又遵循架构规范，不破坏已有数据生态，如评估新方案对数据存储、计算资源的影响。

2.数仓模型规范

（一）模型设计规范

1.主题域划分：依据业务核心流程，划分如客户、产品、订单、财务等主题域，每个主题域独立建模，便于管理与理解。例如在客户主题域，围绕客户基本信息、购买行为、忠诚度等构建实体关系模型。

2.采用星型/雪花型架构：事实表处于中心，关联多个维度表。星型架构维度表直接与事实表连接，简洁高效，适用于快速查询场景；雪花型架构维度表有层级细分，规范化程度高，适合复杂分析，依业务需求权衡选用。

（二）模型命名规范

1.统一前缀：不同层级模型采用特定前缀区分，如 DWD 层模型前缀为“dwd_”，DWS 层为“dws_”，便于识别与管理，像“dwd_sales_detail”表明是明细数据层销售明细模型。

2.表意清晰：名称包含业务主体与关键信息，如“dws_financial_report_monthly”能直观反映是财务主题、月度汇总报表模型，方便开发、运维人员快速定位。

（三）词根管理规范

1.建立词根库：梳理业务常用术语，提炼词根，如“sale”代表销售、“cust”代表客户，所有相关模型、字段命名尽量基于这些词根拓展，保证语义连贯性。

2.定期维护：随着业务发展，新术语涌现，定期更新词根库，确保命名体系与时俱进，同时回溯审查已有模型命名，必要时调整优化。

（四）指标体系建设规范

1.指标定义统一：对业务关键指标，如销售额、利润率、客户留存率等，明确定义计算口径、时间范围、数据来源，确保不同报表、分析场景下指标含义一致。例如，销售额定义为含税订单金额，统计周期为自然月。

2.分层构建：底层指标基于明细数据计算，为上层复合指标提供支撑，像日销售额是基础指标，月销售额可由日销售额汇总得到，构建层次分明的指标体系，满足不同业务深度需求。

3.数仓流程规范

（一）需求承接规范

1.需求收集：主动与业务部门沟通，定期组织需求调研会，通过问卷调查、业务访谈等形式，全方位收集数据需求，包括报表需求、数据分析需求、数据挖掘需求等。

2.需求文档化：将收集到的需求整理成详细规范的文档，涵盖需求背景、目标、详细功能描述、预期交付时间等，便于后续开发、测试、验收环节对照执行，避免需求模糊引发项目风险。

（二）运维机制规范

1.监控体系：建立全方位数据监控，包括数据质量（准确性、完整性、一致性）监控，通过数据校验规则比对；任务执行状态监控，实时查看 ETL 任务、数据处理任务是否成功执行，利用工具如 Zabbix、Prometheus 实现可视化监控。

2.故障应急：制定详细故障应急预案，依据故障影响范围、严重程度分级，不同级别启动相应处理流程，从故障发现、通知责任人到恢复系统正常运行各环节明确时间节点与操作步骤，如数据延迟故障，5 分钟内发现通知，30 分钟内定位修复。

（三）上线流程规范

1.预上线测试：在正式上线前，进行多轮测试，包括单元测试，开发人员自测代码功能；集成测试，模拟真实业务场景，检验不同模块、组件协同工作能力；用户验收测试，邀请业务用户验证是否满足需求，所有测试通过方可进入下一步。

2.灰度上线：对于重大变更或新功能，采用灰度上线策略，先在小部分用户或业务场景试用，收集反馈，确认无误后逐步扩大范围，降低整体上线风险。

（四）模型设计流程规范

1.业务调研：深入了解业务需求、流程，与业务专家沟通，确定模型服务的业务场景、目标，如为精准营销构建客户画像模型，需调研营销流程与客户特征需求。

2.设计文档：依据调研结果，撰写详细模型设计文档，包括模型架构图、实体关系图、字段定义、数据来源、预期性能指标等，作为后续开发依据，并在团队内部评审，确保设计合理性。

4.数仓管理规范

（一）监控告警规范

1.告警阈值设定：针对数据质量、任务执行等监控指标，结合业务容忍度与历史数据波动，设定合理告警阈值。如数据准确性低于 95%、任务延迟超过 10 分钟触发告警，确保问题能及时被发现。

2.告警渠道：利用多种渠道发送告警，如邮件、短信、企业即时通讯工具，优先选择能及时触达责任人的方式，且告警信息包含问题描述、影响范围、紧急程度、建议处理措施等，便于快速响应。

（二）存储管理规范

1.分区策略：根据数据特性，如时间序列数据按年、季、月、日分区；地域数据按地区分区，便于数据查询、管理，减少全表扫描，提高查询效率，如查询某季度销售数据，直接定位季度分区即可。

2.存储介质选型：热数据（近期频繁访问）优先选用高性能关系型数据库，如 Oracle、MySQL；冷数据（历史久远、访问少）考虑分布式存储，如 Hadoop HDFS，平衡存储成本与访问效率。

（三）数据安全管理规范

1.访问权限控制：基于角色的访问控制（RBAC），为不同岗位人员（如业务分析师、开发人员、运维人员）设定不同权限，业务分析师只能查询 ADS 层报表数据，开发人员有权限修改开发层模型数据，防止越权访问。

2.数据脱敏：对敏感数据，如客户身份证号、银行卡号，在非必要场景进行脱敏处理，采用哈希、替换等方法，保证数据可用性同时保护隐私，如身份证号保留前 6 位和后 4 位，中间用星号代替。

5.数仓开发规范

（一）ETL 规范

1.抽取策略：根据源数据特性与更新频率，选择合适抽取方式，如全量抽取适用于数据量小、更新不频繁源数据；增量抽取针对数据量大、实时性要求高的数据，利用时间戳、日志文件等标识新数据，确保抽取高效且数据完整。

2.转换规则：明确数据清洗、转换规则，如去除字符串前后空格、将字符串类型日期转换为日期型，统一编码格式，编写详细转换文档，便于维护与追溯。

（二）数据质量规范

1.数据质量检查点：在 ETL 流程关键节点设置质量检查点，如抽取后、转换后、加载前，通过编写校验函数、比对规则，检查数据准确性、完整性、一致性，发现问题及时修复或告警。

2.质量评估报告：定期生成数据质量评估报告，统计质量问题类型、发生频率、修复情况，向业务部门和管理层汇报，为数据优化提供依据。

（三）代码设计规范

1.命名规则：变量、函数、类等命名遵循统一规则，表意清晰，如变量名采用驼峰式命名，函数名体现功能，“getCustomerData”表明获取客户数据功能，方便代码阅读与维护。

2.代码复用：鼓励代码复用，建立代码库，将常用功能模块（如数据清洗模块、日期处理模块）封装，供不同项目调用，减少重复开发，提高开发效率。

（四）任务清理规范

1.定期清理：对 ETL 任务产生的临时文件、日志文件、冗余数据定期清理，依据数据保留周期，如临时文件保留 1 天，过期日志文件删除，释放存储资源，防止磁盘空间不足。

2.资源回收：任务执行完毕，及时回收占用的内存、CPU 等资源，优化系统性能，确保后续任务顺利执行。

在数仓岗位工作中，严格遵循上述各类规范，才能确保数仓建设有序、高效，持续为企业提供高质量的数据服务，满足业务发展需求。