"数据仓库逻辑数据模型说明(2).doc"文档详细介绍了数据仓库中的逻辑数据模型构建及其关键要素。首先,文档明确了该模型的目标是为中国移动的经营分析系统提供一个结构化的、可理解的数据视图,以便于进行决策支持。文档遵循的原则包括数据的一致性、完整性以及与业务需求的紧密关联。 文档分为多个章节,从总则开始,阐述了模型的起草单位和解释权。建模方法论部分详细描述了数据模型的选择,强调了采用实体-关系模型(ER模型)的原因,该模型有助于确保数据的第三范式,即消除数据冗余和不完全依赖。模型设计分为三个阶段:需求分析、概念设计和逻辑设计,每个阶段都涉及到理解和转化业务需求的过程。 在概念模型部分,文档明确了主题域,如客户主题、服务主题、资源主题、服务使用主题、帐务主题、结算主题和客服主题等,每个主题都涵盖了主要实体、实体之间的关系以及可能存在的参照表。例如,客户主题关注客户信息,服务主题则涉及服务类型和提供方式等。在每个主题下,文档列举了实体的具体说明,如客户实体可能包含姓名、联系方式等字段,实体关系则展示了这些实体之间的连接,如客户与服务的使用关系。 关键问题说明部分探讨了逻辑模型与业务、需求以及业务系统的关联,强调了如何处理逻辑模型设计的复杂性和挑战,如确保模型的灵活性以适应不断变化的业务需求,同时保持与现有业务系统的兼容性。文档还提到,各省可根据这个基础模型进行定制化的建模工作,利用建模工具软件来创建和管理模型,例如,实体-关系图的颜色设置和模型文件的命名规则。 营销主题部分特别关注营销计划的制定、广告发布和活动效果评估,通过实体关系和参照表来跟踪和分析营销活动的执行情况。在整个过程中,文档着重强调了关键问题的识别和解决策略,以保证数据仓库的有效性和准确性。 总结来说,这份文档为构建中国移动的经营分析系统提供了全面的逻辑数据模型指南,涵盖了从理论到实践的各个环节,旨在优化数据存储和管理,提升业务决策的效率和质量。
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