《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例：汽车行业数据建模最佳实践(2) https://developer.aliyun.com/article/1230832?groupCode=tech_library
四、 指标需求确认
参考业务流程调研结果和总线矩阵，确定出可以产出的指标以及指标衍生维度。比如，对于汽车生产流程下的各个动作步骤可以产生的一些指标如下：
业务动作下产生的指标示例
1. 规范制定
1) 命名规范
在进行模型设计之前，需要约定好数仓各个层级表的命名规范。一方面统一的规范命名可以帮助我们提高开发效率，见名知义；一方面可以避免重复开发，减少资源浪费。
常见的一个表的命名要结合所在数仓层级、涉及到的业务模块、业务动作过程、以及更新方式和时间周期组合生成。在此项目中我们用到的命名规则如下：
表命名规范
2) 更新规范
更新分为全量更新和增量更新。一般来说，在离线计算采用每天新增一个分区，将当天新更新的数据写入该分区中。考虑到此客户的资源较建行和数据量较大，我们决定采用增量更新写入，再在下游用全量合并成当天全量表的方式来存储，这样可以节省存储资源，缩短数据同步时间。
3) 度量标准
为指标制定统一的度量，避免因为度量体系不一致导致后期数据质量问题，为使用者带来困扰。此项目中涉及到的实体与度量的关系如下：
实体与度量关系
4) 词典
词典与命名规范和度量息息相关，在描述统一实体时统一规范我们的措辞，可以帮助我们提升沟通效率。
词典
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