前言

上一篇在数据仓库在技术架构设计和产品选择方面进行了一些总结。从这一篇将开始数据路径上的学习和思考吧。数据仓库作为一种产品,在不同的公司或者部门设计出来是不一样的。但是设计的思想是相通的。按照层次关系划分,数据路径上包括业务建模,概念模型设计,逻辑模型设计和物理模型设计。

  • 业务建模是针对公司或者部门级的业务进行全方面的梳理和分解。
  • 概念建模是对业务模型进行抽象出来实体以及实体与实体之间的关系。
  • 逻辑模型是对概念模型进行具体的设计,实体的属性,主键,外键等等。
  • 物理模型是将逻辑模型具体实施,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据仓库体系结构设计,真正实现数据在数据仓库中的存放。

这一篇我们将优先思考业务建模概念模型两个方面。

业务建模

数据仓库的构建离不开业务场景,构建数据仓库的第一步就需要通过与业务部门的充分交流,了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义,并确定各个主题下的查询分析要求。业务建模就是一种理解公司业务的很好的方式。通过业务建模可以深入了解各个业务部门的内具体业务流程,界定数据仓库建模的范围。

业务建模也是按照层级逐层展开的,依次是顶层模型,业务域,业务流程,业务环节。

  • 顶层模型,是从公司整体业务的角度,划分业务模块,以及各个业务模块之间的交互关系。比如公司有交易,财务,营销模块,财务模块跟营销之间的关系有营销活动发起之前要申请预算,采取需要统计营销活动的成本。交易可以配置营销活动。
  • 业务域,是把划分的模块逐一进行分解到业务用例。比如营销活动模块可分解为,运营人员配置活动信息,用户购买产品使用优惠等等。
  • 业务流程,是将业务用例做具体的流程分解,具体到每一步操作是怎么样,以及操作之间的次序和依赖关系。
  • 业务环节,就是写SOP,把一个环节的作业内容再标准化,实际上就是作业标准化的过程。主要涉及流程中每一步的正常情况,异常情况的结果是怎样的等等。

概念模型

概念模型是把业务建模的各个业务流程过程抽象出实体和关系(ER)。概念模型关注的是实体和实体之间的关系,对于实体的属性没有做过多的考虑。概念模型的设计结果将直接指导接下来的逻辑模型和物理模型设计,可以说概念模型是在整个模型设计过程中最重要的一环。

概念模型的设计可以一定的参考ER模型设计,当然也有很多成熟的方法论,比如DWER等等。具体的没有深入了解。笔者自己的理解,概念模型主要是有以下几个方面:

  • 针对关键业务环节部分,抽象出实体。
  • 确定实体之间的关系,1对1,1对多,还是多对多。
  • 不断的迭代所有的业务环节。
  • 将所有抽象出来的实体和关系进行总结,统一的实体汇集在一起,将所有相关的实体关联起来。

小结

业务建模和概念建模都是比较抽象的,不同的人抽象出来的结果也不尽相同,抽象出来的更合理的模型会对后续的数据建模打了更好的基础。

业务建模的主要工作在于

  • 划分整个单位的业务,理清各业务部门之间的关系,界定建模的范围。
  • 深入了解各个业务部门的内具体业务流程。

概念模型的主要工作在于

  • 将关键业务流程抽象出实体和实体之间的关系。
  • 将所有抽象出来的实体和关系,进行汇集,相同的实体关联在一起。

转载:https://www.cnblogs.com/benchen/p/6032065.html

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