数据仓库基本概念

业务板块

业务板块定义了数据仓库的多种命名空间,是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时,你可以创建不同的业务板块让各成员独立管理不同的业务,后续数据仓库的建设将受到业务板块的约束。Pulsar中,项目可以归属至业务板块以实现规范建模功能,在同一个业务板块中可能包含多个不同的项目,所以业务板块与项目的关系为1:N。

主题域

主题域主要用于存放同一业务板块内不同概念的指标。例如,你可以划分出商品域、交易域、会员域等,用于存放不同意义的指标。

业务过程

业务过程即业务活动中所有的事件,一般为不可拆分的事件。创建业务过程,是为了从顶层视角,规范业务中的事务内容的类型及唯一性。

维度

维度即进行统计的对象。通常情况下,维度是实际存在、不因事件发生就存在的实体。Pulsar中遵循的是Ralph Kimball的维度建模理论,创建维度,即从顶层规范业务中实体(或称主数据)的存在性及唯一性。维度及维度组合,也是派生指标的统计粒度。

指标

指标分为原子指标和派生指标,后者是以前者为基准,组装统计粒度、统计周期及业务限定生成。

原子指标是对指标统计口径、具体算法的一个抽象。根据计算逻辑复杂性,Pulsar将原子指标分为两种:

  • 原生的原子指标:例如支付金额。
  • 衍生原子指标:基于原子指标组合构建。例如,客单价为支付金额除以买家数。

派生指标是业务中常用的统计指标。为保证统计指标标准、规范、无二义性地生成,OneData方法论将派生指标抽象为四部分:派生指标=原子指标+业务限定+统计周期+统计粒度。

业务限定

统计的业务范围,筛选出符合业务规则的记录(类似于SQL中where后的条件,不包括时间区间),原子指标是计算逻辑的标准化定义,业务限定则是条件限制的标准化定义。

统计周期

统计的时间范围,也可以称为时间周期。例如最近1天、最近30天等(类似于SQL中where后的时间条件)。

统计粒度

统计分析的对象或视角,定义数据需要汇总的程度,可以理解为聚合运算时的分组条件(类似于SQL中group by的对象)。粒度是维度的一个组合,指明你的统计范围。例如,某个指标是某个卖家在某个省份的成交额,则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。如果你需要统计全表的数据,则粒度为全表。在指定粒度时,你需要充分考虑到业务和维度的关系。统计粒度也被称为粒度,是维度或维度组合,一般用于派生指标构建,是汇总表的唯一性识别方式。

各基本概念之间的关系如下图所示:

数仓基本概念

以销售主题为例,说明在数据处理过程中的数仓各层:

数仓基本概念

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