1.你是一个大数据开发leader，请为你的数据仓库团队设计下团队的规划建设。

为了打造行业领先的数据仓库团队并发挥数据价值，以下是一些建议的团队规划建设：

1. 招聘和培养高素质的团队成员：寻找具有数据仓库开发经验和技能的人才，包括数据工程师、数据分析师和数据科学家等。同时，注重团队成员的学习能力和团队合作精神，以便他们能够适应快速变化的数据环境。

2. 设立明确的团队目标和指标：制定明确的团队目标，如提高数据质量、提升数据处理效率、优化数据仓库架构等，并为每个目标设定可衡量的指标。这将帮助团队成员明确工作重点，并激励他们为实现目标而努力。

3. 建立有效的沟通和协作机制：建立团队内部的沟通渠道，如定期团队会议、项目进展报告和知识分享会等。此外，鼓励团队成员之间的合作和知识共享，以促进团队的整体能力提升。

4. 提供必要的培训和学习机会：持续提供团队成员所需的培训和学习机会，以帮助他们不断提升技能和知识。这可以包括内部培训、外部培训、参加行业会议和研讨会等。

5. 建立规范的开发和运维流程：制定规范的数据仓库开发和运维流程，包括需求收集、数据清洗、数据建模、ETL开发、数据质量检查和数据仓库监控等。这将有助于提高团队的工作效率和数据质量。

6. 引入先进的技术和工具：关注行业的最新技术和工具，如云计算、大数据处理框架和自动化工具等，并适时引入团队中，以提高数据仓库的性能和可扩展性。

7. 建立数据安全和合规机制：确保团队遵守相关的数据安全和合规要求，如数据隐私保护、数据备份和灾备等。同时，建立数据访问权限管理和数据审计机制，以保护数据的安全性和完整性。

8. 持续优化和改进：定期评估团队的工作效果和团队成员的绩效，并根据评估结果进行持续优化和改进。这可以包括流程改进、技术升级和团队成员的个人发展计划等。

通过以上的团队规划建设，你的数据仓库团队将能够更好地发挥数据的价值，并在行业中取得领先地位。

2.你是一个大数据开发经验丰富的leader，请详细讲解下数据仓库体系

数据仓库体系是一个用于集成、存储和管理企业数据的系统。它提供了一个统一的视图，使得企业可以更好地理解和分析数据，从而支持决策制定和业务发展。一个可落地实践的数据仓库体系通常包括以下几个关键组件：

1. 数据源：数据仓库体系的第一步是确定需要集成的数据源。这些数据源可以包括企业内部的各种数据库、文件系统、日志文件等，也可以包括外部的数据供应商、合作伙伴等。数据源的选择应该根据业务需求和数据质量考虑。

2. 数据抽取和转换：一旦确定了数据源，就需要进行数据抽取和转换。这个过程包括从数据源中提取数据，并将其转换为适合存储和分析的格式。常见的数据抽取和转换工具包括ETL（抽取、转换和加载）工具，如Informatica、DataStage等。

3. 数据存储：数据仓库体系需要一个可靠的存储系统来存储集成后的数据。常见的数据存储技术包括关系型数据库（如Oracle、SQL Server）、列式数据库（如Vertica、Greenplum）和分布式文件系统（如Hadoop、S3）。选择合适的数据存储技术应该考虑数据量、查询性能、数据安全等因素。

4. 数据建模：数据建模是数据仓库体系的核心部分，它定义了数据的结构和关系，以支持数据分析和查询。常见的数据建模方法包括维度建模（如星型模型、雪花模型）和规范化建模。数据建模应该根据业务需求和查询性能进行优化。

5. 数据加载和更新：一旦数据存储和数据建模准备好，就需要将数据加载到数据仓库中。数据加载可以是批量的，也可以是实时的。批量加载通常用于大规模数据集，而实时加载用于需要及时反馈的业务场景。此外，数据仓库体系还需要支持数据的更新和变更管理，以保持数据的准确性和一致性。

6. 数据访问和分析：最后，数据仓库体系需要提供灵活和高效的数据访问和分析能力。这可以通过数据仓库查询工具、报表工具、数据可视化工具等来实现。数据访问和分析应该满足不同用户的需求，包括管理层、业务分析师、数据科学家等。

总结起来，一个可落地实践的数据仓库体系需要考虑数据源的选择、数据抽取和转换、数据存储技术、数据建模、数据加载和更新以及数据访问和分析等方面。这些组件的选择和设计应该根据具体的业务需求和技术要求进行，并且需要不断优化和调整以适应企业的发展和变化。