《全链路数据治理-智能数据建模 》——产品实操：零售电商数据建模操作实践（2） https://developer.aliyun.com/article/1230569?groupCode=tech_library

二、 维度建模

维度建模储备知识介绍。

1. 基本概念

智能建模强依赖于Kimball 维度建模理论，在实操前务必阅读一下数仓分层和维度

建模中的基本概念。

维度建模：详情请参见维度建模。

业务分类：当企业业务比较复杂，不同类型业务彼此间需要共享数据域，但是又希

望能在模型设计和应用过程中快速定位本业务的数据，可结合真实业务情况，规划

不同的业务分类，在后续模型设计过程中，可将模型归属到对应的业务分类，提升

后续模型使用的便捷性。例如零售电子商务就是一个一级业务分类，如需进一步细

分，可分为门店零售，电子商务等。

数据域：是对企业业务过程进行抽象、提炼、组合的集合，是企业业务人员在使用

数据时第一个分组入口，可以帮助企业业务人员快速的从海量的数据中快速圈定到

自己的业务数据。例如在电商领域，可以划分会员域、商品域、交易域等。

业务过程：业务过程指企业的业务活动事件，如下单，支付。

数据集市：是基于业务分类，面向特定应用场景或者产品的数据组织。通常位于数

据应用层，依赖于公共层的整合数据。例如电商集市、生意参谋集市等。

主题域：用于将数据集市按照分析视角进行划分，通常是联系较为紧密的数据主题

的集合。例如在电商集市下，可以创建电商360、活动等主题域。

维度：维度是用于分析数据的一个角度，一方面对维度进行可控管理，另一方面指

导维度表的设计，如地理维度，时间维度。

维度属性：维度属性隶属于一个维度，用来描述维度的属性，如地理维度中的国家

名称，省份名称。

时间周期：时间周期是用来明确数据统计的时间范围或者时间点，如最近30 天，自

然周。

修饰词：修饰词是对指标统计业务范围的划定，指除了统计维度外指标的业务场景

的限定抽象，如PC 端，无线端。

原子指标：用于明确业务的统计口径和计算逻辑，是基于用户的业务活动（即业务

过程）创建的，用于统计业务活动中某一业务状况的数值。例如，存量会员数。

派生指标：由原子指标、时间周期、修饰词构成，用于反映企业某一业务活动在指

定时间周期及目标范围中的业务状况。例如，历史截至当日（时间周期）_异常会员

（修饰词）_存量会员数（原子指标）。

• 数仓分层：详情请参见数仓分层

• 数据引入层ODS（Operation Data Store）

• 数据公共层CDM（Common Data Model，又称通用数据模型层）

􎛏 公共维度层（DIM）

􎛏 公共汇总粒度事实层（DWS）

􎛏 明细粒度事实层（DWD）

• 数据应用层ADS（Application Data Service）

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