大家好，关于ADS全国数据交易平台很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于中国正规的外汇平台有哪些的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 中国正规的外汇平台有哪些
2. 什么软件可以看新车全国最低价
3. 大数据和大数据开发有什么区别

一、中国正规的外汇平台有哪些

1、中国大陆是没有正规的外汇平台的，一般都是代理的国外的外汇平台例如捷凯金融、福汇等外汇平台都是最早进入国内的正规的平台，受到英国FCA的监管。

2、外汇是一个近年来随着中国全球化加深后，民众逐步增多的新型理财投资项目，虽然它已经有好久远的历史了，但相对国内来说还是比较新的东西，前景是广阔的，这个不言而喻。

3、外汇平台是否正规，要看它是不是全标、白标还是黑标公司。简单来讲，全标就是有券商、有银行、有监管机构、有MT4账户，而且监管机构与券商及银行这三个在同一个国家或者地区，简称：在岸监管。

4、换句话说：全标公司一般双监管：券商由发证机构监管（类似证监会）、客户资金由银行机构监管（不是在券商那里），结算由政府结算部门（类似中国银联）。

5、关于外汇平台是否正规，建议到外汇天眼看看，Wikifx（中文名：外汇天眼）是Wiki Co，LIMITED旗下的一款企业信息查询工具，其核心功能是对收录的外汇交易企业提供基本信息查询、监管牌照查询、信用评价、平台鉴定等服务。

6、Wikifx基于政府部门的公开数据，结合先进的嗅探系统以及科学的计算机算法，构建了集数据采集、数据筛选、数据聚合、数据建模、数据产品化为一体的大数据解决方案，并在此基础上对从多个维度对收录企业的监管水平、风险水平作出定性评价和定量评估，可为个人用户、企业用户以及政府部门提供相应的安全解决方案。

7、世界外汇交易平台有哪些主要监管机构

8、外汇交易只有正规的平台才会让投资者投入有付出，要是平台不正规只能让投资者对正规的平台也失去信心，所以选择正规的平台一定要受到监管的如FSA、NFA、ASIC、FMA、FSP等监管。

9、关于外汇交易和外汇平台的信息可以咨询外汇天眼。外汇天眼一经问世便受到了广大投资者的青睐，在这里用户和快速查询到全球的外汇交易平台，避免走近外汇“黑”平台的交易陷阱，同时在外汇天眼用户还可以第一时间了解到全球外汇平台动态资讯和监管变更，最大限度的降低了用户的投资风险。

10、英国FCA监管的的优势是什么？及受其监管十大外汇经纪商都有哪些？

11、美国的监管机构简称NFA，美国全国期货协会(National Futures Association---NFA)，美国全国期货协会(NFA)是根据美国《商品交易法》第17节的规定，于1976年组建的期货行业自律组织，属非盈利性会员制组织，是美国期货及外汇交易非商业独立监管机构。《商品交易法》第17节源自1974年的《商品期货交易委员会(CFTC)法》第三章，该部分规定了期货协会的登记注册和CFTC对期货专业人员自律管理协会的监管。1981年9月22日，CFTC接受NFA正式成为"注册期货协会"，1982年10月1日，NFA正式开始运作。

12、美国全国期货协会，是一个期货行业的自律组织。总体上看，美国并不鼓励发展零售外汇行业，反而一直以严厉的监管在打压零售汇商。

13、英国金融服务管理局(FSA)2013年起被两个新的监管机构所替代，他们分别是金融行为监管局(Financial Conduct Authority, FCA)和审慎监管局(Prudential Regulation Authority, PRA)。其中对经纪商的监管权将全部由FSA移交至FCA。

14、FCA是英国金融投资服务行业的中央监管机构，负责监管银行、保险以及投资业务。FCA目前是全世界监管最完善、法律执行力最强的金融监管机构，成为各国金融监管机构学习的典范，其权威性得到投资者高度认同。

15、FCA是一个不属于英格兰银行的独立机构。从2013年4月1日起，FCA的职责是促进有效竞争，确保相关市场正常运作，监管所有金融服务公司的行为。其中包括防止市场滥用行为，帮助消费者得到公平的交易机会。与此同时，FCA还负责不受PRA监管的金融服务公司的审慎监管，例如，资产管理公司和独立的财务顾问。

16、当某FCA成员公司被认定无力偿付其债务时，可以启动补偿程序，以赔偿投资者的交易资金。因此选择正规受监管的投资平台，将会极大的保护投资者的资金免受不必要的损失。

17、FCA初期就不要想了。英国的，太折腾，而且新的交易商都没什么优势，比较困难。加上100万英镑的保证金plus一个办公室加上招聘，周期也很长，整个团队不死也脱层皮了。

18、澳大利亚金融领域监管机构为澳大利亚证券和投资委员会。主要牌照是金融服务提供商牌照。持牌人可以开展经纪业务，以及通过自有账户交易。资本要求为110万澳元，年费在3500澳元至5万澳元，取决于交易量。

19、办公地点要求：必须有实体办公地点。至少有一名澳大利亚人作为公司管理人。只能在澳大利亚范围内向澳大利亚人提供投资服务。

20、一些主要监管要求：在申请的最后阶段，资本要求资金必须冻结。公司取得牌照后，所要求资本将必须为已发行实收资本，而且50%的资本要求资金必须为流动资产。客户资金必须隔离存放。投资公司必须履行资本充足率以及大额风险方面的定期报告义务，另外还必须履行内部审计报告、合规报告、风险管理报告、反洗钱报告、经审计财报和审计报告、合规计划、培训登记以及产品审查政策的报告义务。牌照持有人必须成为投资者赔偿基金成员。持牌人还必须参加职业责任保险以及董事和高管责任险。

21、所有公司都必须按照国际认可的会计标准合理保留会计记录，履行审计义务。

22、除了保留会计记录，还有月度税务报告、月度对账单、季度税务报告也需保留，如果有聘用了员工，还要保留月工资单。所有公司都必须披露声明、条款和条件以及金融服务指引。

23、加拿大投资行业监管组织（IIROC）对外汇和所有证券实施同样的交易法律规定。对外汇交易商和相关经纪商，IIROC提出了最低资本金要求（前者是250，000加元，后者是75，000加元）。同时，IIROC颁布了其他一些法令，控制客户的交易风险。通过限制交易杠杆（基于对某一币种波动性和流动性要求，对即期风险保证金做出评估，以确定是否采用限制政策），保护客户利益，防止赌场风格的过度投机。并且，为了防止交易者受到经纪商破产的伤害，它还为每个交易者提供了第三方承保的100万加元数额的金融保险。

24、香港金融监管机构是香港证监会。牌照类型有三：一类（证券交易）、二类（期货合约交易）、三类（外汇杠杆交易）。第三类牌照针对外汇提供商，最受欢迎。申请审批时间为4-6个月。各种牌照资本要求不同，从70万港元至130万港元不等。年费依据牌照类型不同从6000港元至19万港元。注：据ADS达汇李纪纲指正，香港的三号牌照资本要求最低为三千万港币

25、办公地点方面：必须设立实体办公地点，员工必须为香港居民。

26、牌照申请必须由香港公司或已注册的香港公司提交。

27、牌照申请公司至少要有两名高管负责公司管理，并在其中任命一名为执行董事。申请公司及其高管、员工和股东都必须符合香港证监会规定的适当人选原则。香港证监会将对申请人的偿债能力及财务状况、教育及其他方面资质、拟开展业务方面的相关经验、正直公平地开展受监管业务活动的能力、公司声誉以及财务稳健性进行评估。

28、监管要求：持牌公司必须一直保持实缴股本和流动性资本不少于最低资本要求。持有客户资金的持牌人必须在香港的银行开立账户。客户资金必须隔离存放。所有持牌人必须保留财务清偿能力和财务状况、财务教育概述、内部合规和内控制度的相关记录。

29、所有持牌人必须按照国际认可的会计标准合理保留财务记录，提交月报、季报和年报。所有公司都必须向公众披露财报。

30、新加坡金融监管局，英文全称Monetary Authority of Singapore，简称“MAS”。新加坡金融监管局（MAS）是新加坡的中央银行。

31、1970年以前，新加坡的中央银行的各种货币职能由多个政府部门和机构执行。随着新加坡的快速发展，银行变得日益复杂和发展所需的货币环境要求政府不得不精简政府机构的各项货币职能，从而保证货币政策更具活力和连贯性。因此，1970年新加坡议会通过了新加坡金融监管局法案。1971年1月，新加坡金融监管局（MAS）成立。新加坡金融监管局（MAS）法案赋予了新加坡金融监管局（MAS）监管货币各方面的权力，比如银行以及新加坡金融领域的各方面。

32、一般说来，目前的新加坡金融监管局（MAS）掌管着货币、银行、保险、证券和金融部门的这项法规。继2002年10月1日新加坡金融监管局（MAS）合并货币机构董事会后，他也具备了发行货币的职能。

33、毛里求斯金融服务管理局(简称FSC)成立于2001年，为毛里求斯非银行金融服务行业的监管机构。FSC的职权范围包括对证券、保险等金融服务公司进行监督和审查，促进发展公平、效率的非银行金融机构和资本市场的透明度，从而进一步为投资者提供保障。

34、现在，在对外汇和二元期权公司监管方面，最受关注的监管地区是欧盟。在受监管市场、其他交易系统和投资公司有组织的执行投资者交易方面，欧盟创建了全面的监管制度。规定之一就是，投资公司只要从欧盟的一个成员国监管机构获取牌照，就有按照欧盟金融工具市场法规（MIFID）指令在整个欧盟提供投资服务和活动的自由（通常称之为牌照权利），可以在欧盟的任何地区开展业务。目前，指令2004/39/EC(MIFID 1)仍然有效，但将被指令2014/65/EU(MIFID 2)所取代，2016年7月3日，欧盟将发布相关公告。该MIFID指令规定，为了使投资公司行使牌照权利，欧盟成员国不得针对适应该指令的投资公司发布任何额外要求。除了上述牌照权利，欧盟成为二元期权公司最欢迎的监管地区的另一个主要原因是，2010年末，欧盟承认二元期权是属于MIFID指令监管的金融工具地位。做出这个决定后，欧盟成员国的监管机构开始批准仅提供二元期权业务的投资公司的牌照申请。塞浦路斯证监会在这方面是先行者，马耳他的金融服务局紧随其后。据最新报道，英国也正在将对二元期权的监管从博彩委员会转移到金融行为监管局。另外，上述监管地区也成为外汇服务提供商的目的地。欧盟地区的资本要求分为8万欧元（针对不持有客户资金的经纪商）、125万欧元（针对持有客户资金的经纪商）、73万欧元（针对做市商）。牌照年费各成员国有所不同。例如，塞浦路斯从3500欧元至75万欧元。马耳他为1300欧元至1万欧元。

35、塞浦路斯的外汇和二元期权提供商均受塞浦路斯证监会的监管。

36、塞浦路斯有三种类型的牌照：不持有客户资金的经纪商、持有客户资金的经纪商、做市商。最受欢迎的牌照是持有客户资金的经纪商，特别是对于二元期权提供商。一些外汇服务提供商需要考虑做市商牌照，因为做市商牌照是唯一允许持牌人通过自有账户交易的牌照。

37、申请牌照的时间平均为5-6个月，最近，塞浦路斯证监会宣布加快审批进程，审批将在2个月之内完成。各种牌照的资本要求不同，不持有客户资金的经纪商为8万欧元，持有客户资金的经纪商为20万欧元，做市商为100万欧元。年费在3500欧元至75万欧元之间。

38、办公地点方面，公司必须在塞浦路斯有实体办公地点。至少要有两面高管人员管理公司，另外至少要有两名非执行董事。大多数董事必须为塞浦路斯居民，另外，投资服务必须在塞浦路斯提供。

39、一些主要监管要求：在申请的最后阶段，资本要求资金必须冻结。公司取得牌照后，所要求资本将必须为已发行实收资本。原始股权、董事会和管理层的变更必须经塞浦路斯证监会批准。客户资金必须隔离存放。投资公司必须履行资本充足率以及公司头寸大额风险方面的定期报告职责。其他报告义务还包括内部审计报告、合规报告、风险管理报告、反洗钱报告、经审计财报和审计报告。牌照持有人必须成为投资者赔偿基金成员。

40、财务和审计方面要求：所有投资公司都必须按照国际认可的会计标准保留适当的会计记录，还要履行审计义务。

41、FSP，全称为Financial Service Providers（金融服务企业），符合该类型的监管则称为FSPR，即Registrar of Financial Service Providers（注册金融服务企业）。新西兰在2008年9月29日通过了《2008金融服务企业注册与争端解决法案》（The Financial Service Providers(Registration and Dispute Resolution) Act 2008）。

42、自2010年8月16日开始，金融服务企业监管机构FSPR开始接受金融企业的申请，而自2010年12月1日开始几乎所有的新西兰金融服务企业均需在FSPR注册才能提供相应的金融服务。

43、众所周知英国FCA监管下的全牌照、AR牌照、欧盟牌照都是外汇界数一数二的一线牌照，新出的MLR数字货币牌照可想而知含金量有多高，对区块链行业的认可是有目共睹的，有实力的交易所不要错过啦。

44、英国是目前世界上金融服务最完善、最健全的国家，并且通过英国金融行为监管局(FCA)对所有在其境内注册的金融服务机构进行严格的监管。

45、1无须提供资料，代理全权代办下牌后以转股形式给到

46、2需要当地有实地办公场地进行合规（代理提供），客户可实际落地英国办公

47、7业务范围：数字货币交易，加密资产管理以及售卖

48、英国FCA MLR数字货币牌照办理流程及费用

49、2020年英国FCA正式下发数字货币牌照 MLR,是区块链行业的新宠。炙手可热，含金量极高。

50、1无须提供资料，下牌后以转股形式给到

51、2需要当地有实地办公场地进行合规，客户可实际落地英国办公

52、7业务范围：数字货币交易，加密资产管理以及售卖

53、英国FCA牌照蕞近正式下发数字货币牌照 MLR牌照。成为了区块链行业的新宠。这个牌照是英国金融管理局新颁发的FCA MLR数字货币牌照，2020年英国FCA正式下发数字货币牌照 MLR，这个牌照可谓炙手可热，他的含金量极其高。从2013年4月1日起，英国金融服务管理局(FSA)被两个新的监管机构替代，他们分别是金融行为监管局(Financial Conduct Authority, FCA)和审慎监管局(PrudentialRegulation Authority, PRA)。其中对经纪商的监管权将全部由FSA移交至FCA。

54、我们提供海外监管牌照专业申请方案，我们与地方当局、律师事务所和其他法律实体密切合作，以确保您的公司符合要求、能够获得官方许可。

55、业务范围：美国MSB牌照、加拿大MSB牌照、美国NFA牌照、爱沙尼亚MTR牌照、澳洲AUSTRAC牌照、澳大利亚ASIC牌照，英国FCA牌照、塞舌尔FSA牌照,、新加坡MAS金融监管、外汇牌照，开曼牌照，圣文森特牌照、瓦努阿图牌照、金融牌照，塞浦路斯CySec牌照、伯利兹IFSC牌照、新西兰FSP及FMA牌照、塞舌尔FSA牌照的申请

二、什么软件可以看新车全国最低价

汽车之家。查看步骤：首先，我们进入汽车之家软件

最后，我们点击要查看的车辆，就可以一目了然该车的出厂价的范围啦

补充知识：汽车之家于2004年筹建 [31]，2005年6月正式上线 [31]，2008年，汽车之家即跻身汽车垂直网站访问量第一名行列。 [31]

2013年12月11日，汽车之家登陆纽交所，股票代码ATHM，开盘价30.16美元/ADS。 [31] 2016年6月25日，平安信托与澳大利亚电信完成股份交割，平安以16亿美元收购汽车之家47.4%股权成为最大股东。平安执行委员会委员、集团战略发展中心主任陆敏任董事长兼CEO。2016年10月，汽车之家公布“4+1”发展战略，建设“车媒体、车电商、车金融、车生活”4个圈，从“基于内容的垂直领域公司”升级为“基于数据技术的‘汽车’公司”。汽车之家进入2.0平台化时代。 [31] 2018年8月，董事长兼CEO陆敏宣布4+1战略升级，构建4+1智能汽车生态圈”。汽车之家开启3.0智能化时代。 [31] 2019年8月，汽车之家举办首届“818全球超级车展”，并打造全球首档“车晚”——汽车之家818全球汽车夜。CSM数据显示8月18日当晚“车晚”位居电视收视榜首，位列全国网城域主流人群收视排名同时段所有频道第一、直播实时收视欢网排名第一。2020年4月，汽车之家联合中国国际贸易促进委员会汽车行业分会举办首届中国春季云车展。2020年8月，汽车之家举办第二届“818全球超级车展”暨“818中国汽车节”，逛展人次达1.98亿。8月18日当晚“车晚”夺得六网全国收视第一。2021年2月24日，汽车之家董事长兼CEO陆敏退休，由龙泉接任。2021年3月15日，汽车之家正式在联交所挂牌交易，股份代号2518

三、大数据和大数据开发有什么区别

1、首先，用于支持决策，面向分析型数据处理；其次，对多个异构的数据源有效集成，集成后按照主题进行重组，并包含历史数据，而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。

2、数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(subject oriented)、集成的(integrated)、相对稳定的(non-volatile)、反应历史变化(time variant)的数据集合，用于支持管理决策(decision making support)。

3、数仓模型的选择是灵活的，不局限于某种模型方法。

4、数仓数据是灵活的，以实际需求场景为导向。

5、数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性，要考虑技术可靠性和实现成本。

6、数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台吧数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

7、这些服务和企业的业务有较强的关联性，是企业所独有且能复用的，它是企业业务和数据的积淀，其不仅能降低重复建设，减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争的优势所在。

8、数据中台通过整合公司开发工具、打通全域数据、让数据持续为业务赋能，实现数据平台化、数据服务化和数据价值化。数据中台更加侧重于“复用”与“业务”。

9、数据中台、数据仓库、大数据平台的关键区别是什么？

10、数据平台：提供的是计算和存储能力

11、数据仓库：利用数据平台提供的计算和存储能力，在一套方法论指导下建设的一整套的数据表

12、数据中台：包含了数据平台和数据仓库的所有内容，将其打包，并且以更加整合以及更加产品化的方式对外提供服务和价值。

13、数据平台：为业务提供数据主要方式是提供数据集

14、数据仓库：相对具体的功能概念是存储和管理一个或多个主题数据的集合，为业务提供服务的方式主要是分析报表

15、数据中台：企业级的逻辑概念，提现企业数据产生价值的能力，为业务提供服务的主要方式是数据API

16、总的来说，数据中台距离业务更近，数据复用能力更强，能为业务提供速度更快的服务。数据中台是在数据仓库和数据平台的基础上，将数据生产为一个个数据API服务，以更高效的方式提供给业务。数据中台可以建立在数据仓库和数据平台之上，是加速企业从数据到业务价值的过程的中间层。

17、数仓设计中心：按照主题域、业务过程，分层的设计方式，以维度建模作为基本理论依据，按照维度、度量设计模型，确保模型、字段有统一的命名规范

18、数据资产中心：梳理数据资产，基于数据血缘，数据的访问热度，做成本的治理

19、数据质量中心：通过丰富的稽查监控系统，对数据进行事后校验，确保问题数据第一时间被发现，避免下游的无效计算，分析数据的影响范围。

20、指标系统：管理指标的业务口径、计算逻辑和数据来源，通过流程化的方式，建立从指标需求、指标开发、指标发布的全套协作流程。

21、数据地图：提供元数据的快速索引，数据字典、数据血缘、数据特征信息的查询，相当于元数据中心的门户。

22、数据中台在企业落地实践时，结合技术、产品、数据、服务、运营等方面，逐步开展相关工作。

23、中台建设需要有全员共识，由管理层从上往下推进，由技术和业务人员去执行和落地是一个漫长的过程，在实施数据中台时，最困难的地方就是需要有人推动。

24、数据湖是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。

25、企业的数据通常是存储在多个异构数据库中的，要进行分析，必须先要对数据进行一致性整合。

26、集成整合后才可以对数据进行分析、挖掘数据潜在的价值。

27、概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型

28、概念数据模型设计与逻辑数据模型设计、物理数据模型设计是数据库及数据仓库模型设计的三个主要步骤。

29、概念数据模型是最终用户对数据存储的看法，反映了最终用户综合性的信息需求，以数据类的方式描述企业级的数据需求。

30、概念数据模型的内容包括重要的实体与实体之间的关系。在概念数据模型中不包含实体的属性，也不包含定义实体的主键

31、概念数据模型的目标是统一业务概念，作为业务人员和技术人员之间沟通的桥梁，确定不同实体之间的最高层次的关系

32、逻辑数据模型反应的是系统分析设计人员对数据存储的观点，是对概念数据模型的进一步的分解和细化。逻辑数据模型是根据业务规则确定的，关于业务对象、业务对象的数据项以及业务对象之间关系的基本蓝图。

33、逻辑数据模型的内容包括所有的实体和关系，确定每个实体的属性，定义每个实体的主键，指定实体的外键，需要进行范式化处理。

34、逻辑数据模型的目标是尽可能详细的描述数据，但并不考虑在物理上如何实现。

35、物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。

36、物理数据模型的内容包括确定所有的表和列，定义外键用于确认表之间的关系，基于用户的需求可能要进行反范式化等内容。

37、slowly changing dimensions缓慢变化维度

38、狭义来讲就是用来描述数据的数据

39、广义来看，除了业务逻辑直接读写处理的业务数据，所有其他用来维护整个系统运转所需要的数据，都可以较为元数据。

40、定义：元数据metadata是关于数据的数据。在数仓系统中，元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库开发人员方便的找到他们所关心的数据；元数据是描述数据仓库内部数据的结构和建立方法的数据。按照用途可分为：技术元数据、业务元数据。

41、存储关于数据仓库技术细节的数据，用于开发和管理数据仓库使用的数据

42、从业务角度描述了数据仓库中的数据，他提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使不懂计算机技术的业务人员也能读懂数仓中的数据。

43、元数据管理往往容易被忽视，但是元数据管理是不可或缺的。一方面元数据为数据需求方提供了完整的数仓使用文档，帮助他们能自主快速的获取数据；另一方面数仓团队可以从日常的数据解释中解脱出来，无论是对后期的迭代更新还是维护，都有很大的好处。元数据管理可以让数据仓库的应用和维护更加的高效。

44、对于相对简单的环境，按照通用的元数据管理标准建立一个集中式的元数据知识库

45、对于比较复杂的环境，分别建立各部分的元数据管理系统，形成分布式元数据知识库，然后通过建立标准的元数据交换格式，实现元数据的集成管理。

46、主题是在较高层次上将数据进行综合、归类和分析利用的一个抽象概念，每一个主题基本对应一个宏观的分析领域。在逻辑意义上，它是对企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

47、面向主题的数据组织方式，就是在较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一致的描述，能刻画各个分析对象所涉及的企业各项数据，以及数据之间的联系。

48、主题是根据分析的要求来确定的。

49、主题语通常是联系较为紧密的数据主题的集合。可以根据业务的关注点，将这些数据主题划分到不同的主题域。主题域的确定由最终用户和数仓设计人员共同完成。

50、从需要建设的数仓主题看（边界论）

51、主题域是对某个主题进行分析后确定的主题的边界。

52、数仓建设过程中，需要对主题进行分析，确定主题所涉及到的表、字段、维度等界限。

53、数仓主题定义好以后，数仓中的逻辑模型也就基本成形了，需要在主题的逻辑关系中列出属性和系统相关行为。此阶段需要定义好数据仓库的存储结构，向主题模型中添加所需要的信息和能充分代表主题的属性组。

54、校验机制，每天进行数据量的比对 select count(*)，早发现，早修复

55、数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如数据应该怎么进行规范，元数据该怎么来管理，每个过程需要那些系统或者工具来配合？

56、数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据声明周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。

57、模型设计的思路？业务驱动？数据驱动？

58、构建数据仓库有两种方式：自上而下、自下而上

59、Bill Inmon推崇自上而下的方式，一个企业建立唯一的数据中心，数据是经过整合、清洗、去掉脏数据、标准的、能够提供统一的视图。要从整个企业的环境入手，建立数据仓库，要做很全面的设计。偏数据驱动

60、Ralph Kimball推崇自下而上的方式，认为数据仓库应该按照实际的应用需求，架子啊需要的数据，不需要的数据不要加载到数据仓库中。这种方式建设周期短，用户能很快看到结果。偏业务驱动

61、数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等，通过改善了提高组织的管理水平使数据质量进一步提高。

62、数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。放过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题，从而提高企业数据变现的能力。

63、会遇到的数据质量问题：数据真实性、数据准确性、数据一致性、数据完整性、数据唯一性、数据关联性、数据及时性

64、数据模型就是数据组织和存储的方法，通过抽象的实体以及实体间联系的形式来表达现实世界中事务的相互关系的一种映射，他强调从业务、数据存取和使用角度合理的存储数据。

65、数仓建模需要按照一定的数据模型，对整个企业的数据进行采集，整理，提供跨部门、完全一致的报表数据。

66、合适的数据模型，对于大数据处理来讲，可以获得得更好的性能、成本、效率和质量。良好的模型可以帮助我们快速查询数据，减少不必要的数据冗余，提高用户的使用效率。

67、数据建模进行全方面的业务梳理，改进业务流程，消灭信息孤岛，更好的推进数仓系统的建设。

68、OLTP系统是操作事物型系统，主要数据操作是随机读写，主要采用满足3NF的实体关系模型存储数据，在事物处理中解决数据的冗余和一致性问题。

69、OLAP系统是分析型系统，主要数据操作是批量读写，不需要关注事务处理的一致性，主要关注数据的整合，以及复杂大数据量的查询和处理的性能。

70、每个非主属性必须完全依赖于整个主键，而非主键的一部分

71、每个非主属性不能依赖于其他关系中的属性

72、有四种模型：ER模型、维度模型、Data Vault模型、Anchor模型。用的较多的是维度模型和ER模型。

73、ER模型用实体关系模型描述企业业务，在范式理论上满足3NF。数仓中的3NF是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。

74、采用ER模型建设数据仓库模型的出发点是整合数据，将各个系统中的数据按照主题进行相似性整合，并进行一致性处理。

75、维度建模按照事实表和维度表来构建数仓。

76、维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务。重点关注用户如何快速的完成数据分析，可以直观的反应业务模型中的业务问题，需要大量的数据预处理、数据冗余，有较好的大规模复杂查询的响应性能。

77、发生在现实世界中的操作性事件，其产生的可度量数值，存储在事实表中。从最细粒度级别来看，事实表的一行对应一个度量事件。事实表表示对分析主题的度量。

78、事实表中包含了与各个维度表相关联的外键，可与维度表关联。事实表的度量通常是数值类型，且记录数不断增加，表数据量迅速增长。

79、维度表示分析数据时所用的环境。

80、每个维度表都包含单独的主键列。维度表行的描述环境应该与事实表行完全对应。维度表通常比较宽，是扁平型的非规范表，包含大量的低粒度的文本属性。

81、事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则

82、维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则

83、星形模型：以事实表为中心，所有的维度直接连接在事实表上。由一个事实表和一组维度表组成。

84、雪花模型：是对星形模型的扩展。雪花模型的维度表可以拥有更细的维度，比星形更规范一点。维护成本较高，且查询是要关联多层维表，性能较低

85、星座模型：基于多张事实表，多张事实表共享维度信息

86、事实表有：事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表、非事实事实表

87、事务事实表记录的是事务层面的事实，保存的是最原子的数据，也称“原子事实表”。事务事实表中的数据在事务事件发生后产生，数据的粒度通常是每个事务记录一条记录。

88、以具有规律性的、可预见的时间间隔来记录事实。它统计的是间隔周期内的度量统计，每个时间段一条记录，是在事务事实表之上建立的聚集表。

89、累积快照表记录的不确定的周期的数据。代表的是完全覆盖一个事务或产品的生命周期的时间跨度，通常具有多个日期字段，用来记录整个生命周期中的关键时间点。

90、在维度建模的数据仓库中，有一种事实表叫Factless Fact Table，中文一般翻译为“非事实型事实表”。在事实表中，通常会保存十个左右的维度外键和多个度量事实，度量事实是事实表的关键所在。在非事实型事实表中没有这些度量事实，只有多个维度外键。非事实型事实表通常用来跟踪一些事件或者说明某些活动的范围。下面举例来进行说明。

91、第一类非事实型事实表是用来跟踪事件的事实表。例如：学生注册事件，学校需要对学生按学期进行跟踪。维度表包括学期维度、课程维度、系维度、学生维度、注册专业维度和取得学分维度，而事实表是由这些维度的主键组成，事实只有注册数，并且恒为1。这样的事实表可以回答大量关于大学开课注册方面的问题，主要是回答各种情况下的注册数。

92、第二类非事实型事实表是用来说明某些活动范围的事实表。例如：促销范围事实表。通常销售事实表可以回答如促销商品的销售情况，但是对于那些没有销售出去的促销商品没法回答。这时，通过建立促销范围事实表，将商场需要促销的商品单独建立事实表保存。然后，通过这个促销范围事实表和销售事实表即可得出哪些促销商品没有销售出去。这样的促销范围事实表只是用来说明促销活动的范围，其中没有任何事实度量。

93、事实表中通常要保留度量事实和多个维度外键，度量事实是事实表的关键所在。

94、非事实表中没有这些度量事实，只有多个维度外键。非事实型事实表通常用来跟踪一些事件或说明某些活动的范围。

95、第一类非事实型事实表是用来跟踪事件的事实表。例如：学生注册事件。

96、第二类非事实型事实表是用来说明某些活动范围的事实表。例如：促销范围事实表。

97、理论上数据分为：操作数据层、数据仓库层、数据服务层。可根据需要添加新的层次，满足不同的业务需求。

98、Operate Data Store操作数据存储。数据源中的数据经过ETL后装入ODS层。

99、ODS层数据的来源一般有：业务数据库、日志、抓取等。

100、根据ODS层中的数据按照主题建立各种数据模型。

101、DWD: data warehouse detail细节数据层，是业务层和数据仓库的隔离层。

102、DWB: data warehouse base基础数据层，存储的是客观数据，一般用作于中间层。

103、DWS: data warehouse service服务数据层，整合汇总分析某个主题域的服务数据。一般是大宽表。

104、该层主要提供数据产品和数据分析使用的数据，一般会放在ES、Mysql系统中供线上系统使用

105、经典数仓架构：使用传统工具来建设数仓

106、离线大数据架构：开始使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具

107、Lambda架构：在离线大数据架构的基础上，使用流处理技术直接完成实时性较高的指标计算

108、Kappa：实时处理变成了主要的部分，出现了以实时处理为核心的kappa架构

109、数据源通过离线的方式导入离线数仓中。下游应用根据业务需求选择获取数据的方式

110、在离线数仓的基础上增加了实时计算的链路，并对数据源进行流式改造，实时计算去订阅消息队列，并推送到下游的数据服务中去。

111、Lambda架构问题：同样的需求需要开发两套一样的代码；资源占用增多

112、kappa架构可以认为是lambda架构的简化版，移除了lambda架构中的批处理部分。

113、在kappa架构中，需求修改或者历史数据重新处理都通过上游重放完成

114、kappa架构最大的问题是流式重新处理历史数据的吞吐能力会低于批处理，但可以通过增加计算资源来弥补

115、真实场景中，是lambda架构和kappa架构的混合。大部分实时指标通过kappa架构计算，少量关键指标用lambda架构批量计算

116、随着数据多样性的发展，数据库这种提前规定schema的模式显得力不从心。这时出现了数据湖技术，把原始数据全部缓存到某个大数据存储上，后续分析时根据需求去解析原始数据。简单来说，数据仓库模式是schema on write，数据湖模式是schema on read

117、OLAP（On-line Analytical Processing），联机分析处理，其主要的功能在于方便大规模数据分析及统计计算，对决策提供参考和支持。

118、特点：数据量大、高速响应、灵活交互、多维分析

119、Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎，专门进行快速数据分析

120、Druid是一个用于实时查询和分析的分布式实时处理系统，主要用于广告分析，互联网广告监控、度量和网络监控

121、Kylin是提供与Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析能力以支持超大规模数据

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