数据仓库是面向主题的应用,主要功能是将数据综合、归类并进行分析利用。数据仓库模型设计除横向的分层外,通常还需要根据业务情况纵向划分主题域。主题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层次归类,目的是便于数据的管理和应用。
划分流程
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设计文档,研究逆向导出的物理数据模型。然后,进行跨源的主题域合并,梳理出整个企业的主题域。
主题域是指面向业务分析,将业务过程或维度进行抽象的集合。为保障整个体系的生命力,主题域需要抽象提炼,并长期维护更新,但不轻易变动。划分主题域时,需满足以下两点:
能涵盖当前所有的业务需求。
能在新业务进入时,无影响地被包含进已有的主题域中和扩展新的主题域。
在业务调研之后,可以进行主题域的划分。划分主题域,需要分析各个业务模块中有哪些业务活动。主题域,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划分。
划分示例
例如,A公司电商营销业务板块可以划分为如下表所示的主题域。主题域中的每一部分,都是根据实际业务过程进行归纳、抽象得出的。
主题域 | 业务过程举例 |
会员和店铺域 | 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(交易成功) |
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) |
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