数据仓库中的数据建模-1

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 数据仓库中的数据建模-1
  1. 概念建模(Conceptual Modeling):概念建模阶段涉及对业务需求和业务过程的理解与抽象。在这个阶段,业务用户、数据分析师和数据建模人员一起工作,以了解业务的核心目标和数据需求。关键任务包括:
  • 确定业务的测量指标(Measure),即需要分析和跟踪的关键业务指标。例如,销售额、利润、订单数量等。
  • 识别和定义业务过程的维度(Dimension),即描述业务过程各个方面的属性。例如,时间维度(年、月、日)、产品维度(产品类别、品牌)、地理位置维度等。
  • 确定与每个维度关联的维度属性(Dimensional Attribute)。例如,在时间维度中,属性可以是年份、月份、季度等。
  • 通过绘制概念模型,如实体关系图(ER图)或UML类图,来表示实体、属性、关系以及其之间的联系。
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