ODS设计_ods dw

ODS设计_ods dw1.数据调研2.确定数据范围需要把上端应用需求与ODS数据范围进行验证,以确保应用所需的数据都已经从业务系统中抽取出来,并且得到了很好的组织,以ER模型表示数据主题关系3.根据数据范围进行进一步的数据分析和主题定义把第一步生成的每个ER图中的实体进行分解,分解的结果仍以ER表示为佳4.定义主题元素定义主题、粒度、维、度量、存储期限a.定义维的概念特性:维…

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1.数据调研

2.确定数据范围

需要把上端应用需求与ODS数据范围进行验证,以确保应用所需的数据都已经从业务系统中抽取出来,并且得到了很好的组织,以ER模型表示数据主题关系

3.根据数据范围进行进一步的数据分析和主题定义

把第一步生成的每个ER图中的实体进行分解,分解的结果仍以ER表示为佳

4.定义主题元素

 定义主题、粒度、维、度量、存储期限

 a.定义维的概念特性:
    维名称,名称应该能够清晰表示出这个维的业务含义。
    维成员,也就是这个维所代表的具体的数据,
    维层次,维成员之间的隶属与包含的层次关系,每个层次需要定义名称

     b.定义度量的概念特性:
    度量名称,名称应该能够清晰标书这个度量的业务含义

     c.定义主题的概念特性:
    主题名称和含义,说明该主题主要包含哪些数据,用于什么分析;

d.主题所包含的维和度量;
    主题的事实表,以及事实表的数据。

     e.定义粒度:
    主题中事实表的数据粒度说明,这种粒度可以通过对维的层次限制加以说明,也可以通过对事实表数据的业务细节程度进行说明。   

    f. 定义存储期限:
    主题中事实表中的数据存储周期。

5.迭代,归并维、度量的定义

具体的业务代码所形成的各个维、以及维成员等需要进一步进行归并,把概念统一的维定义成一个维,不允许同一个维存在不同的实体表示

6.物理实现

定义每个主题的数据抽取周期、抽取时间、抽取方式、数据接口,抽取流程和规则

 7.对ODS中的各个主题的事实数据进行时间上的汇总

按照时间维进行汇总,以实现初步的信息沉淀

8.按照业务逻辑的规则,对数据进行归并

9.把包含细节过多的交易记录进行拆分

10.汇总、再汇总

转载于:https://www.cnblogs.com/weiying121/p/9033504.html

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