数仓一期建设并上线一段时间，领导安排我考虑一下数仓二期的建设。
一期简介
一期是按照标准数仓模型建设的，主要包括原始数据层、明细层、聚合层和应用层，由于当初是以系统为单位的建设导致，所以导致缺少公共数据的提炼和汇总，烟囱式重复建设，并且整体出现了指标口径不统一的问题，例如因为存在不同业务之间有数据交叉的场景，由于缺乏规范命名，都出现重名，搞的大家线下核对费了很多力气，同时一偶遇缺少数据工具支持，导致建模也非常麻烦。
二期主要的建设目标
基于以上问题，我确定了二期主要的建设目标，就是一期的问题，在现有基础上进一步明确分层和组成，标准化整个数据建模流程，并且提供一套完整的工具平台，通过规范化定义，做到数据口径统一，同时也要降低数据之间横向的复杂交互，保持数据流向的清晰、简洁。
针对各个分层，进行了重新调整、优化以及合并，目前的数据底层主要负责还原原始数据，隔离上层，并且维度补充，对上的数据统一口径。另外也单独设计了业务集市层，用来满足业务分析。上面还有主题数仓和应用层设计，这里就不一一介绍了。
平台的技术架构设计
在平台的技术架构设计方面，除了基础服务层的技术选型符合当前数据量需求外，平台还规划了辅助功能，包括权限管理、资源管理。目前数仓管理属于平台的核心职责，包括4块，业务管理、主题管理、维度管理、指标管理。另外要包括数据模型以及对外服务。
数据建模工具
数据建模工具是本次升级的重要内容，主要包括业务建模、数据建模、物理建模。
元数据中心
在元数据的探索与管理方面，构建数据图谱服务，以元数据为中心，提供完整、标准的元数据查询能力，降低数据发现和数据理解的成本，构建核心数据资产目录，提高数据使用效率。数据图谱主要采用的是流程套件Atlas+ES。
本次提升同样要构建新的元数据中心，主要负责元数据的采集管理，以及数据血缘的构建，对于场景组件采用自动采集形式，还好这次新增组件并不多，基本都支持。
通过元数据中心的构建以及数据图谱服务的构建，可以提供用户更为高效的数据使用环境，通过快速的数据查找，让用户直观的理解和使用当前的数据资产，进而提高开发效率等“用数据”需求。
在数据使用的主要涉及思路有，多条件所有能力以及数据目录门户，同时围绕基础的元数据信息，丰富补充更多的业务关联信心，最后将数据资产再增加标签属性，可以通过标签进行查询。
数据血缘
数据血缘方面也可以构建起来 ，这次可以将整个公司是的全链路进行数据血缘采集与跟踪，这样可以有效增强故障排查以及链路分析，对于运维人员可以快速排查数据的来龙去脉，最后，对于现在正在进行的数据资产也给与了分类定级的依据。
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