為BI開(kāi)個(gè)好頭--數(shù)據(jù)模型構(gòu)建概要

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為BI開(kāi)個(gè)好頭--數(shù)據(jù)模型構(gòu)建概要


BI的 數(shù)據(jù)模型抽象過(guò)程，是對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程的再梳理，將線性的數(shù)據(jù)流，改造成多視角的立體數(shù)據(jù)。

那么有了數(shù)據(jù)模型的強(qiáng)大支持，數(shù)據(jù)分析才有了足夠發(fā)揮空間，數(shù)據(jù)分析之后就是BI的應(yīng)用。在數(shù)據(jù)分析階段，用戶可以介入很少，就是提出分析的方向，由分析人員根據(jù)分析方向自由發(fā)揮，在BI應(yīng)用階段，則需要用戶全程加入。


傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型中，都是以常規(guī)的維度和事實(shí)來(lái)描述事務(wù)，這種模式下，BI應(yīng)用要分析得更加深入，往往需要BI分析人員將DW的原始數(shù)據(jù)抽取出來(lái)（經(jīng)過(guò)清洗整合的數(shù)據(jù)還是比業(yè)務(wù)源數(shù)據(jù)好得多），然后自己再加工處理。這樣既增加了數(shù)據(jù)分析的難度，也增加了成本和風(fēng)險(xiǎn)。


觀察一下多少BI分析是這樣操作的，你就應(yīng)該知道數(shù)據(jù)模型是否需要改進(jìn)，反正我是這樣判斷的，如果有滿足不了分析的數(shù)據(jù)模型，我就會(huì)考慮模型再造，既是對(duì)公司BI的負(fù)責(zé)，也是自己的提高。我想包括很多XX牛項(xiàng)目，也存在這樣的情況吧，只不過(guò)如果分工很細(xì)的話，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)模型再造較難推進(jìn)，隨著當(dāng)前企業(yè)多業(yè)務(wù)交錯(cuò)融入，好的數(shù)據(jù)模型越來(lái)越難以設(shè)計(jì)。

如果對(duì)數(shù)據(jù)模型再造，來(lái)改進(jìn)BI的現(xiàn)狀，就要再深入理解業(yè)務(wù)，可能需要抽象出新視角、新的維度，以及新的指標(biāo)，來(lái)輔助數(shù)據(jù)分析更加深入透徹。

例如我在構(gòu)造電子商務(wù)數(shù)據(jù)模型的時(shí)候，不會(huì)依據(jù)電子商務(wù)5大數(shù)據(jù)源來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，而是依據(jù)電子商務(wù)業(yè)務(wù)本身來(lái)劃分專題、專題之間的相互關(guān)系等，構(gòu)思出了客戶訪問(wèn)生命周期模型、客戶訂單生命周期模型、客戶生命周期模型、商品生命周期模型四大類，而且四大模型之間的影響關(guān)系也非常清晰，從這四大模型之中，完全看不到任何業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源的影子。

而在實(shí)體商企業(yè)中，商品生命周期模型，可以作為企業(yè)級(jí)生命周期的一部分，作為數(shù)據(jù)集市構(gòu)建，這樣避免重復(fù)開(kāi)發(fā)，也能滿足電商的特殊性。作為品牌商經(jīng)營(yíng)，這幾大模型就足夠了，不過(guò)如果作為零售代理商或電商平臺(tái)商，還需要有商品競(jìng)爭(zhēng)對(duì)比模型，而品牌商有自主定價(jià)權(quán)，這類分析重要性沒(méi)那么大，主要在渠道特點(diǎn)的分析上。


如果我們的數(shù)據(jù)模型是根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的表結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建，那就只相當(dāng)于有個(gè)物理模型，因?yàn)闃I(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都是線性的，無(wú)法直接拿來(lái)有效地分析，完全沒(méi)理清楚，從分析角度，需要哪些數(shù)據(jù)信息。例如電商業(yè)務(wù)系統(tǒng)會(huì)至少有訂單信息、付款、物流數(shù)據(jù)，也有點(diǎn)擊流日志數(shù)據(jù)、外部網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)、客服數(shù)據(jù)，然后還有企業(yè)方計(jì)劃數(shù)據(jù)。 像這些看似獨(dú)自獨(dú)立的數(shù)據(jù)，包含了業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的相關(guān)的全過(guò)程，以及相關(guān)影響信息，所以數(shù)據(jù)模型就需要按照上述專題進(jìn)行描述。因?yàn)檫@樣的描述，可以衍生新的維度、指標(biāo)，將業(yè)務(wù)描述清晰，從而將靜態(tài)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，在BI數(shù)據(jù)模型中，演變成可以多層次、多視角動(dòng)態(tài)分析的立體模型。

另外說(shuō)一個(gè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)問(wèn)題，正因?yàn)槲业臄?shù)據(jù)建模未太多依賴數(shù)據(jù)源表結(jié)構(gòu)，BI的導(dǎo)入也非�？�，數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)建好，拿到數(shù)據(jù)就可以順利導(dǎo)入，數(shù)據(jù)分析也隨即展開(kāi)，BI應(yīng)用也逐步和用戶討論。

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有朋友在QQ里提到，模型應(yīng)該有層次的，不能混在一起。不過(guò)層次的設(shè)計(jì)是一門技術(shù)，是模型設(shè)計(jì)的一部分，所以概要帖子短短數(shù)百字就沒(méi)辦法說(shuō)了。

數(shù)據(jù)模型的主題設(shè)計(jì)，肯定是有層次關(guān)系的，其中物理模型的層次關(guān)系，在INMON的書(shū)中描述的比較清楚，邏輯模型的層次關(guān)系，在KIMBALL的書(shū)中描述的比較清楚。只不過(guò)業(yè)務(wù)模型的層次關(guān)系，二者好像都未提到。

記得以前參與的基于CRM的國(guó)際大項(xiàng)目，主題分為4個(gè)層次，每個(gè)層次相對(duì)獨(dú)立的建模、相對(duì)獨(dú)立的ETL，但是都互相有數(shù)據(jù)接口，這是由他們業(yè)務(wù)層次決定的。

在我舉的例子中，訪問(wèn)訂單生命周期需要訪問(wèn)生命周期的分析支持，而訂單生命周期結(jié)合訪問(wèn)生命周期，就是更高一層的用戶生命周期的支撐，只不過(guò)用戶生命周期除了上述2個(gè)外，還需要客服等業(yè)務(wù)的加入的支持。商品生命周期與用戶生命周期，他們之上，就是戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)這個(gè)級(jí)別的層級(jí)。

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現(xiàn)在就說(shuō)到數(shù)據(jù)模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了。就拿大家常見(jiàn)的客戶行為分析，從我舉的例子中可以看出，客戶行為分析其實(shí)可以貫穿全部數(shù)據(jù)模型，因?yàn)槿魏我粋�(gè)專題，都可能影響客戶的行為，包括商品生命周期。 那反過(guò)來(lái)說(shuō)，我們能不能設(shè)計(jì)模型的時(shí)候，從客戶行為來(lái)設(shè)計(jì)呢？

我想如果以數(shù)據(jù)分析，甚至BI應(yīng)用層面作為數(shù)據(jù)模型構(gòu)建的基礎(chǔ)，那是十分荒謬的。這也是為啥要將數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)分析、BI應(yīng)用作為三個(gè)階段獨(dú)立又結(jié)合上下層關(guān)系考慮。


眾所周知，客戶行為的分析，必須從哪些地方可能影響客戶行為入手，例如電商，就包括商品（商品品類和價(jià)格為主）是否符合預(yù)期、網(wǎng)站是否能幫助他快速找到合適的商品（包括商品描述是否能讓客戶足夠知曉）、下單和付費(fèi)是否滿足客戶的習(xí)慣、出貨和快遞是否及時(shí)、商品到貨后是否達(dá)到他預(yù)期、客服服務(wù)是否及時(shí)滿意、是否根據(jù)客戶的需求有相關(guān)活動(dòng)等對(duì)客戶有利的提醒、提示，等等。


那如果你要根據(jù)這些東西來(lái)建模，勢(shì)必雜亂無(wú)章。當(dāng)你有新的因素導(dǎo)致客戶行為變化的時(shí)候， 是否又有進(jìn)行模型改變？ 所以根據(jù)數(shù)據(jù)分析來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，是十分荒謬的。


那么基于數(shù)據(jù)模型，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析呢？我想至少有2個(gè)出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行分析，一是客戶的需求方向進(jìn)行分析，二是從數(shù)據(jù)異常入手進(jìn)行分析。如果客戶只提出要幾張報(bào)表，那么可能是客戶定位這個(gè)系統(tǒng)就是報(bào)表系統(tǒng)，而非BI系統(tǒng)，或者客戶想建BI系統(tǒng)，但不知道BI是何物，以為BI就是更方便地出他們?cè)�有的�?bào)表而已。


就拿客戶分析來(lái)說(shuō)，針對(duì)不同行業(yè)不同企業(yè)的特點(diǎn)，有著不同的分析目的，這需要多和客戶交流確認(rèn)分析目的。二是客戶數(shù)據(jù)異常分析，包括客戶生命周期變化、訪問(wèn)周期異常、商品喜好購(gòu)買異常。

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沒(méi)關(guān)系，老帖子了

zhlin0054

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