数据仓库第7部分：如何进行规范的数仓设计？

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规范设计在此处取自《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，以下记录了本人对这一概念的基本理解。规范定义指以维度建模作为理论基础，构建总线路矩阵，划分和定义数据域。

规范设计在这里取《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》中的定义，这里记录一下本人对这一块自己的理解。

规范定义指以维度建模作为理论基础 构建总线矩阵，划分和定义数据域、业务过程、维度、度量 原子指标、修饰类型、修饰词、时间
周期、派生指标。

所谓的规范的定义，简单理解，如果把数据当作货物，那就是货物的分类，以及对应相关的属性，比如生产日期，某个原料的含量等，我们可以把相近或者相同货物，按照一定的规律，放在一起，方便入库与出库，需要某个货物按照这些规律就可以，以比较快的速度拉取出来。

一般的规范设计包含一下几个方面:划分和定义数据域、业务过程、维度、度量 原子指标、修饰类型、修饰词、时间周期、派生指标。

数据域：指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合。其中，业务过程可以概括为一个个不可拆分的行为事件，如买家下单事件，买家是维度。数据域需要抽象提炼，并且长期维护和更新，不可轻易变动。划分数据域时，既要能涵盖当前所有的业务需求，又能在新业务进入时无影响地被包含进已有的数据域和扩展新的数据域。