数据仓库是面向主题(数据综合、归类并进行分析利用)的应用。数据仓库模型设计除横向的分层外,通常也需要根据业务情况纵向划分数据域。数据域是联系较为紧密的数据主题的集合,是业务对象高度概括的概念,目的是便于管理和应用数据。
通常,您需要阅读各源系统的设计文档、数据字典和数据模型,研究逆向导出的物理数据模型。进而,可以进行跨源的主题域合并,跨源梳理出整个企业的数据域。
数据域是指面向业务分析,将业务过程或者维度进行抽象的集合。为保障整个体系的生命力,数据域需要抽象提炼,并长期维护更新。在划分数据域时,既能涵盖当前所有的业务需求,又能让新业务在进入时可以被包含进已有的数据域或扩展新的数据域。数据域的划分工作可以在业务调研之后进行,需要分析各个业务模块中有哪些业务活动。
数据域可以按照用户企业的部门划分,也可以按照业务过程或者业务板块中的功能模块进行划分。例如A公司电商营销业务板块可以划分为如下数据域,数据域中每一部分都是实际业务过程经过归纳抽象之后得出的。
数据域 | 业务过程 |
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会员店铺域 | 注册、登录、装修、开店、关店 |
商品域 | 发布、上架、下架、重发 |
日志域 | 曝光、浏览、单击 |
交易域 | 下单、支付、发货、确认收货 |
服务域 | 商品收藏、拜访、培训、优惠券领用 |
采购域 | 商品采购、供应链管理 |