设计电商场景的数仓规划、数据标准、数据指标、数据域、数据集市、维度建模

1. 数仓规划
- 确定数据仓库的目标和业务需求
- 设计数据仓库的物理结构和逻辑结构
- 确定数据仓库的数据来源和数据质量要求
- 确定数据仓库的ETL流程和数据集成方案
- 确定数据仓库的安全性和备份恢复方案

2. 数据标准
- 确定数据标准，包括数据命名规范、数据定义规范、数据格式规范等
- 确定数据元数据信息，包括数据来源、数据用途、数据类型、数据格式、数据精度等
- 确定数据质量标准，包括数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据可靠性等

3. 数据指标
- 确定业务指标，包括销售额、订单量、访问量、转化率等
- 确定数据指标的计算方法和聚合方式，包括求和、平均、最大、最小等
- 确定数据指标的展现方式和分析维度，包括时间、地理位置、用户属性等

4. 数据域
- 确定数据域，包括销售、库存、用户、支付等
- 确定数据域的关联关系和数据流向，包括数据来源、数据存储、数据处理和数据输出

5. 数据集市
- 建立数据集市，将数据按照业务领域进行分类和汇总
- 设计数据集市的数据模型，包括维度表和事实表
- 确定数据集市的数据粒度和数据聚合方式
- 设计数据集市的报表和分析功能，支持数据可视化和数据挖掘

6. 维度建模
- 设计维度模型，包括维度表和事实表
- 确定维度表的维度属性和层次结构，包括日期、地理位置、产品、用户等
- 确定事实表的度量指标和聚合方式，包括销售额、订单量、访问量等
- 设计维度模型的ETL流程和数据集成方案，支持增量更新和全量更新