如何定义数据的维度?

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

在划分数据域、构建总线矩阵时,需要结合对业务过程的分析定义维度。以本教程中A电商公司的营销业务板块为例,在交易数据域中,我们重点考察确认收货(交易成功)的业务过程。

在确认收货的业务过程中,主要有商品和收货地点(本教程中,假设收货和购买是同一个地点)两个维度所依赖的业务角度。从商品角度可以定义出以下维度:

商品ID数字化转型网www.szhzxw.cn

商品名称

商品价格

商品新旧程度:0-全新、1-闲置、 2-二手

商品类目ID

商品类目名称

品类ID

品类名称

买家ID数字化转型网www.szhzxw.cn

商品状态:0-正常、1-用户删除、2-下架、3-从未上架

商品所在城市

商品所在省份

作为维度建模的核心,在企业级数据仓库中必须保证维度的唯一性。以A公司的商品维度为例,有且只允许有一种维度定义。例如,省份code这个维度,对于任何业务过程所传达的信息都是一致的。

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数字化转型网数据专题包含哪些内容

数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

数字化转型网数据专题包含: 数字化转型网(www.szhzxw.cn)

1、数据相关外脑支持:100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料

2、数据研习社:与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题,推动产业发展!

3、国际认证培训:目前已引进DAMA国际认证CDMP,其他国内外认证也在逐步引进中

4、典型案例参考:与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例,共探企业数据落地应用

本文由数字化转型网(www.szhzxw.cn)转载而成,来源于 数据仓库与Python大数据;编辑/翻译:数字化转型网Jack。

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