《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例:工业OT 域数据最佳实践(4)

本文涉及的产品
大数据开发治理平台 DataWorks,不限时长
简介: 《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例:工业OT 域数据最佳实践(4)

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四、 基于DataWorks实现指标工厂

DataWorks 数据建模支持数仓规划设计、制定并沉淀企业数据标准、维度建模、数据指标定义,通过使用DataWorks 数据建模,可以将建模设计产出的分层模型表物化到计算引擎中并进一步应用。基于DataWorks 数据建模功能,可以快速实现指标工厂概念中的原子指标和派生指标,以及表模型的定义和创建。


1. 数仓分层设计


OT域指标建模和IT 域一样,可以把数仓分为贴源层、公共层、应用层等。


image.png


2. 原子指标定义


这里实际上是定义在计算派生指标时原子指标的聚合方式,由于聚合方式是可枚举的,可以在这里把原子指标全部枚举定义出来。

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3. 派生指标批量定义


通过批量选择原子指标、时间周期即可实现派生指标的批量定义,完成不同周期,不同聚合方式的派生指标定义。


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4. 模型表定义

通过快速导入的方式,可以实现将上一步定义的不同统计周期的派生指标批量的导入至模型表中。


通过派生指标做公式计算得到衍生指标,在建模过程中没有标准的定义,在具体实施的时候可以通过一个前端来做公式的配置,公式存储在配置表中,在指标计算的时候读取配置表中的公式信息,然后关联获取依赖的派生指标值,再做批量的计算即可得到衍生指标结果值。





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