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河北提供网站建设公司哪家好公司微网站制作

news 2025/11/3 6:22:36

河北提供网站建设公司哪家好,公司微网站制作,外贸必看网站,长春建设局网站一、维度建模基本流程图数据RD进行业务调研和数据现状调研#xff0c;产出符合相关模版规范的业务知识文档和数据现状文档。数据PM也会调研相关业务产出需求设计文档#xff0c;三方参与需求评审#xff0c;评审通过后基建数据RD进行需求拆解#xff0c;产出技术方案#…一、维度建模基本流程图数据RD进行业务调研和数据现状调研产出符合相关模版规范的业务知识文档和数据现状文档。数据PM也会调研相关业务产出需求设计文档三方参与需求评审评审通过后基建数据RD进行需求拆解产出技术方案三方进行技术方案评审如果技术方案评审通过进入基建需求池、排期、开发、上线并做相关数据运营动作。二、维度建模流程详情详细流程主要介绍每个步骤的参与方、行动详情、产出结果并明确相关的check机制。2.1 业务调研关键动作业务调研主要是业务方、数据PM、数据RD参与数据RD具体动作如下1.理解业务环境通过和业务方代表交流发现需求用于理解他们基于关键性能指标、竞争性商业问题、决策制定过程、支持分析需求的目标。2.梳理业务过程通过和源系统专家交流信息、业务方的描述信息梳理业务过程业务过程是一个不可拆分的行为事件。3.分析关键业务和核心问题分析关键业务及其动作是什么明确业务现阶段所关注的核心问题对核心问题的理解有助于我们覆盖业务场景。核心成果业务调研完成后需要编写业务知识文档此文档可以按照如下思路整理1.业务简介源系统业务简单概述明确决策过程和分析目标等。2.统一业务概念将源数据即业务系统中隐含的、有歧义的概念进行清晰化。3.业务流程介绍重点关注源系统的ER模型整理业务流程图梳理业务基本动作等。4.总结业务对数据的需求重点梳理业务指标。业务调研步骤可重可轻重基建层面从质量、效率、成本和扩展性长远考虑需要深入调研并理解。①质量: 通过数据集成和一致性建设提升数据指标的一致性及及时性②效率提升计算、存储、查询效率提升用户体验③成本减少不必要的数据冗余、提升模型复用度降低存储、计算以及维护开发、降低成本。④扩展屏蔽业务及上游系统的变更影响能灵活快速兼容业务变更以及支撑新业务。轻根据需求紧急程度结合原有调研的相关知识快速支持业务需求。2.2 数据现状调研关键动作数据现状调研主要是数据PM、数据RD参与关键动作如下1.数据PM需要梳理历史定义的数据指标口径这部分口径解决什么问题随着时间推移历史指标口径不明确解释不清等。2.从数据RD角度需要梳理之前产出的模型、看板、数据产品不同的交付方式所对应的模型是否相同有没有口径不统一的风险。同时将这部分涉及的底表列出来还没有接入的提前接入。核心成果1.数据RD明确指标如何使用主要是通过表格描述清楚之前的看板和产品使用的模型、模型对应的指标。2.历史指标及其口径从数据PM角度需要了解之前定义的数据指标口径这部分口径解决什么问题。3.初步给出一些优化改进建议比如重复逻辑下沉、重复开发优化等。2.3 主题抽象总线矩阵关键动作主要由数据RD完成关键动作如下1.明确数仓建设的相关分层和命名规范。2.明确数据域的抽象划分。3.明确主题、业务过程及其对应关系。4.明确业务过程和一致性维度关系。核心成果产出相关文档主要包含①主题、词根和主题对应业务过程关系表②主题和一致性维度矩阵方便从宏观认识整个数仓③每个主题下业务过程和一致性维度关系矩阵。2.4 数据需求设计关键动作主要由数据PM完成关键动作如下1.明确背景和业务价值。2.如果是涉及到产品化的项目需要明确产品或报表工具设计相关原型图。如果只提供数据集需要明确指标如何使用作用的结果。3.定义清楚维度和指标偏应用层指标4.明确期望交付时间、交付结果数据回刷范围等。关键产出就是需求文档PRD。需求PRD产出后需要组织业务方、数据RD和PM进行需求评审主要check 需求评审文档是否符合既定规范价值描述清晰、维度和指标口径数据范围、交付时间等。2.5 数据需求拆解关键动作主要由数据RD完成关键动作如下事实表设计1.选择业务过程选择主题域明确主题下的业务过程选择具体的业务过程在主题域内根据情况会抽象新增/合并业务过程开始拆解。2.确定事实表根据需求设计合适的事实表类型事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表。3.声明粒度在从给定的业务过程中获取数据时原子粒度是最低级别的粒度建议优先关注原子粒度数据开始设计原子粒度数据能承受无法预期的用户查询然后根据针对业务公共问题和性能出发设计上卷汇总粒度数据表。4.确认维度维度是度量的环境用来反映业务的一类属性这类属性的集合构成一个维度也可以成为实体对象。在实际工作中好的维度设计可以层次递进的反应业务情况5.确认事实指标事实就是度量一般是对某个业务事件的衡量通常为数字如定单量订单金额等。尽可能包含业务过程下所有原子指标只选择和业务过程相关的原子指标统一同类指标的单位。根据规范对指标拆解①确定原子指标基于某一业务时间行为下的度量是业务定义中不可再拆分的指标比率等指标除外具有明确业务含义和业务完整定义的名词。原子指标业务过程动作度量比如推单量下单金额支付金额②确定派生指标派生指标一个原子指标多个修饰词可选时间周期。可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定。比如昨日新用户下单量6.梳理具体业务过程下的指标维度矩阵。维表表设计1.选择实体维度表设计首先要选择实体也就是维度表所要描述的抽象对象。如互联网电商在交易过程中涉及到的实体有买家、卖家、订单、广告等等当然还有一些在不同业务场景下衍生出来的一些业务抽象实体如优惠券、活动、商圈等都可以作为维度实体。实体的选择主要是结合业务流程在需要建模的业务流程环节涉及到了哪些参与者这些不同的参与者便是维度表描述的实体对象维度表中的属性就是用来区分不同实体的特性。2.确定主维表确定主维表主要是识别出维度表的主要数据来源。通常业务系统中也会将相同类型业务实体进行统一存储即一张表亦或是在大型企业有建设业务中台会提前做同类业务实体的数据融合如商品中心、用户中心等。但在没有类似业务中台可以直接获取全量维度实体数据的情况下就需要自行确定业务实体数据的来源并做融合。一般情况会将常规主要业务流程中产生的业务系统数据做为主维度表因为其一般是维度表的主要数据来源并且数据准确、丰富。3.确定辅维表辅维表存在的目的有两方面。一方面是补全主维表在维度实体的数据另一方面是为了寻找维度表所表示的业务实体的一些其他属性描述辅助表这些辅维表用来丰富维度表的属性描述增强维度表的表现性同样也能扩展维度表的分析能力。4.识别维度属性维度表的维度属性一般可以分为相对稳定的“固化属性”和变动频繁“动态属性“。由于“固化属性”和“动态属性”的变更周期差异巨大一般会在维度表的构建过程中结合具体的场景进行拆分一方面是保证维度表能够高效的产出另一方面也是为追溯历史数据提供合理的技术实现。注意点增加文字描述枚举和中文对应关系统一单位统一标志值0/1Y/N等。关键结果产出业务过程下的指标维度矩阵。2.6 技术方案设计和评审主要由数据RD完成技术方案设计然后组织PM和RD进行技术方案评审关键动作如下1.原则上遵循公司数仓建模规范或数据仓库工具箱相关规范。2.编写技术方案背景部分主要阐述业务痛点和目标需求梳理主要是明确我们开发的指标维度矩阵核心模型设计即数仓整体架构设计服务规范和表详情设计表详情设计部分主要明确三个部分①表的中英文名称②指标名和口径③指标加工逻辑和相关数据调研最后技术方案中明确上线事项和分工排期。关键结果产出技术方案技术方案可以分如下几个模块①项目背景附上相关PRD和说明文档链接介绍清楚背景收益等②问题和风险对于存在的问题和风险业务风险、技术风险应当有对应的方案如存在风险或问题情况下仍按需求进行需要明确相关责任人。③项目计划明确相关责任人和具体开发排期。④需求调研调研需求的指标、维度和相关接口。⑤详细设计第一部分给出整体的设计架构图第二部分接口设计详情第三部分数仓模型设计⑥技术选型重点关注查询引擎查询量级QPS等⑦上线事项测试case、上线顺序、上线Check List、承诺产出时间稳定性保障、降级策略数据延迟、集群异常等兜底方案是否可以使用T2的数据前端进行banner文案提示“数据暂不可用”对外提供接口方式应当与数据使用方商定出现无数据情况的后端兜底或者前端兜底。数据内容本身的错误和BUG无法进行兜底责任由数仓RD来进行负责并处理。2.7 数据交付运营对相关指标进行绑定录入编写使用文档等。
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