零售行业数据仓库设计：POS交易分析

"数据仓库的设计（二） _ 面子与里子1" 在数据仓库的设计过程中，尤其是在零售行业的背景下，有几个关键的步骤和概念需要理解。首先，选择业务过程是设计的起点，它涉及到确定我们要分析的核心业务活动。在这个例子中，业务过程被定义为POS零售交易，这允许管理层深入了解顾客的购买行为，包括商品、时间、地点和促销条件等。 其次，定义粒度是决定数据仓库中数据详细程度的关键。在本例中，粒度被设定为POS上的第一笔交易，这意味着每条记录将包含一笔交易的详细信息，从而支持从不同角度进行深入的数据分析。 接着，识别维度是构建数据仓库结构的重要环节。对于POS零售交易，常见的维度包括日期、商品、卖场、促销、出纳员和支付方式等。这些维度提供了分析的上下文，帮助用户更好地理解事实数据。 然后，识别事实数据是数据仓库的核心，它们是用于分析的量化指标。在零售模型中，销售数量、单价和折扣等是重要的事实数据，它们反映了交易的实际状况。 在事实表的设计中，衍生事实是一个值得注意的概念。这些是可以通过其他事实数据计算得出的数据，例如，从收入和成本数据中可以计算出利润。为了减少错误和提高效率，建议将衍生事实物理存储在事实表中。 数值型度量数据在事实表中通常分为三类：全加型、半加型和非加型。全加型数据在所有维度下都可以相加，如总销售额；半加型数据在某些特定维度下可加，例如，库存可能在时间维度上可加；而非加型数据在任何维度下都不可加，如利润率，因为不同利润率的简单相加没有实际意义。 最后，日期维度在数据仓库中占有特殊地位，因为它几乎存在于所有数据仓库中。日期维度表包含日期的各种属性，如年、月、日、星期几等，并且通常预先构建好，以便随时供查询使用。 总结来说，数据仓库的设计涉及选择关键的业务过程，定义分析的粒度，识别维度和事实，以及合理设计事实表和维度表。在零售行业，这包括对POS交易的深入分析，以提供管理层有价值的洞察，支持决策制定。