数仓设计和规范—数仓构建流程

一. 构建流程

         通常的数据构建流程如下：

说明：这里缺了ETL设计和开发，即数据到ODS层。

二. 构建流程说明

         核心是梳理数据域，指标域，关键是指标的开发：

① 业务板块：是比数据域更高维度的业务划分方法，适用于庞大的业务系统。

② 维度：维度是度量的环境，是我们观察业务的角度,如时间，地点等，用来反映业务的一类属性 。其中描述维度的是 属性，即维度属性，是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 ③ 度量：度量是指标产生的原始数据，或者是指标的结果值，度量通常为数值型数据，作为事实逻辑表的事实。 ④ 指标：指标分为原子指标和派生指标。原子指标是基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可再拆分的指标，是具有明确业务含义的名词 ，体现明确的业务统计口径和计算逻辑，例如支付金额。      原子指标=业务过程+度量，如订单数量，支付金额。      派生指标=时间周期(When)+修饰词(How)+原子指标，派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定，如用户近1日通过支付宝支付金额，用户近30日通过手机APP产生的订单数量。

⑤ 业务过程: 业务过程可以是单个业务事件，例如交易的支付、退款等；也可以是某个事件的状态，例如当前的账户余额等；还可以是一系列相关业务事件组成的业务流程。具体取决于您分析的是某些事件过去发生情况、当前状态还是事件流转效率。

⑥ 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）。

⑦ 统计周期：统计的时间范围，例如最近一天，最近30天等（类似于SQL中where后的时间条件）。

⑧ 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，可理解为聚合运算时的分组条件（类似于SQL中的group by的对象）。粒度是维度的一个组合，指明您的统计范围。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、地区这两个维度的组合。

如果您需要统计全表的数据，则粒度为全表。在指定粒度时，您需要充分考虑到业务和维度的关系。统计粒度常作为派生指标的修饰词而存在。

上述开发过程中的demo示例：

三 业务需求规范说明

     业务需求规范主要是说明分析主题，维度（维度层级），分析指标，数据来源和对应业务对象，示例如下：