作為資料應用場景基石的資料模型應該如何構建?Smartbi來教你!

思邁特Smartbi發表於2022-01-19

當業務體量到了一定程度,業務模型有了一定的穩定度, 的構建就顯得尤為重要。資料模型是保證資料口徑統一、提升資料質量的核心,是後續快速高效迭代支援更復雜資料應用場景的基石。


那麼,應該如何構建資料模型呢?



01 確定模型主題


業務由很多場景組合而成,資料模型的構建需根據業務場景進行主題分類,所以如何確定主題分類呢,可參考如下幾個原則:


每個主題都是最底層的原始主題,即衍生的指標都是基於這些主題域的資料計算得來的;


企業經營的業務組成模組可作為參考;


主題之間有一定的交叉銜接關聯,但是呢,又需各領風騷,各自獨立; 


主題之間有依附關係,有些主題是基於更基礎的主題衍生得來的。


02 基於確定的主題,梳理需求


需求梳理是核心,做好需求的梳理是很關鍵的,要做到以下幾點:


已經發生的資料需求場景需全部囊括,記住是全部哦


未來可能會有哪些場景發生呢,亦需囊括。


那我們如何可以做好呢? 可以參考以下幾種做法:


常用報表,整理已經產生過的所有報表需求;


臨時資料,整理已經產生過的所有臨時需求;


SOP流程,SOP流程是梳理需求的靈魂,掌握這個,是所有工作的核心,但如何把這個利用好呢,有個小技巧,把流程中每個環節可能需要看資料的度量值、維度全都窮舉出來。


基於以上三步,整理出全部需要看資料的場景,再進行完整的系統性的梳理。


03 資料計算規則


這個環節是最最最需要細心和耐心的,一旦錯誤,整個資料模型就大打折扣


要做好,有幾個難點需要特別注意:


雜:業務系統複雜多源,比如有營銷系統、庫存系統、結算系統等等;


多:資料來源表很多很多;


像:同一個指標,如損耗,在A系統和B系統都有,聽起來貌似都是我們要的,那我們到底應該用哪個呢?他們有何不同?


04 資料驗證


資料質量是資料應用的核心基礎,資料驗證是非常重要的一環,若質量把控不夠嚴格,後續所有的行為都可能有偏差甚至錯誤,所以做好資料驗證很關鍵。


上面介紹了資料模型的構建思路,那麼我們要怎麼落地呢?其實現在有的BI產品就已經可以構建資料模型了,並不需要依賴資料倉儲。例如由廣州思邁特軟體推出的Smartbi V10就整合了資料模型功能,它使分析人員具有資料再加工的能力,自由調配“資料原料”,並由裡及外,以點帶面,極大提升了資料分析的靈活性,像藝術創作一樣自由分析。


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