OneData数仓建设指南：业务调研与架构设计

"基于OneData的数仓建设.pdf" 本文档详细阐述了如何基于阿里巴巴的OneData方法论来构建数据仓库。OneData是一种数据整合和管理的方法体系，旨在提供统一的数据视图，确保数据的一致性、完整性和准确性。 一、指导思想 在数仓建设过程中，首要任务是对业务进行全面调研，理解各个业务领域的功能模块。接着，进行数据架构设计，依据数据域对数据进行合理划分，并应用维度建模理论构建总线矩阵，以便清晰地表达业务过程和维度。之后，基于报表需求构建指标体系，利用OneData工具进行指标规范和模型设计。最后，执行代码开发和运维工作。 二、数据调研 1. 业务调研 此阶段需确定数仓涉及的业务领域，识别各领域内的功能模块。例如，对于阿里巴巴这样的大型企业，可能需要分析电商、物流、支付等多个业务板块。 2. 需求调研 深入理解需求方对指标、维度和度量的要求，判断数据是否需要沉淀到汇总层。 三、架构设计 1. 数据域的划分 数据域是业务过程或维度的集合，通常与应用系统或功能模块相对应。同一功能模块下的业务过程应划入同一数据域。 2. 构建总线矩阵 总线矩阵是数据仓库的核心设计元素，它明确了每个数据域下的业务过程，并关联了相应的维度，确保业务过程与维度的一一对应。 四、指标体系搭建 指标体系的建立包括基本概念的定义和操作细则的设定，为后续的模型设计提供基础。 五、模型设计 模型设计遵循数据分层原则，包括接入层(ods)、明细层(dwd)、汇总层(dws)、数据集市层(dwm)和应用层(app)，每一层都有其特定的职责和功能。 六、维度设计 维度设计涉及多种方法，如规范化和反规范化，一致性维度用于保证维度的统一性，交叉探查则用于多维度分析。此外，还有维度整合、拉链表、微型维度、递归层次、多值维度、杂项维度和退化维度等复杂情况的设计。 七、事实表设计 事实表设计涵盖事实类型、事实表类型、设计原则和方法，包括常规事实表和特殊类型的快照事实表（周期快照和累积快照），以满足不同场景的需求。 八、其他规范 除了以上核心内容，还需要制定层次调研约定、命名规范和开发规范，确保团队协作的高效性和数据质量。 基于OneData的数仓建设是一个系统性工程，涵盖了从需求理解、架构规划到具体模型实现的全过程，通过合理的数据组织和管理，为企业的决策支持和业务分析提供强大支撑。