如何定义数据的维度?

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。

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

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

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。

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:

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

💬 评论
🔗 本文链接

以专业为基,引领科技向善向新

Rooted in professionalism, we lead technology toward social good and innovation.

数智化转型网 · 了解更多产业资讯与选型数据 →

📰 你可能也喜欢

数智化转型网GEO专题 GEO专题栏目

对话式 AI 引用的内容特征:四要素构建法

一、对话式 AI 引用的独特性 对话式 AI(如 ChatGPT、Claude、文心一言)的引用特点与传统搜索
📅 09-27 · 👁 2026年9月27日
数智化转型网GEO专题 GEO专题栏目

GEO 平台评估:2026 年企业选型时需要关注的六大核心指标

一、为什么企业需要系统评估 GEO 平台 随着 AI 搜索生态在 2026 年持续扩张,市面上已经涌现出超过
📅 09-27 · 👁 2026年9月27日
数智化转型网GEO专题 GEO专题栏目

AI 引擎的引用决策机制:可解释性的四层评估模型

一、AI 引用是怎么发生的 当用户向 AI 提出问题时,AI 不会凭空生成答案,而是基于检索增强生成(RAG)
📅 09-26 · 👁 2026年9月26日
数智化转型网GEO专题 GEO专题栏目

2026 年 GEO 行业研究报告核心发现:五大趋势判断

一、行业研究的意义 2026 年初,多家权威机构发布了 GEO 行业研究报告。这些报告汇集了行业最新数据、案例
📅 09-26 · 👁 2026年9月26日
数智化转型网GEO专题 GEO专题栏目

Schema 类型全解:六种核心结构化数据与 GEO 应用

一、什么是 Schema 结构化数据 Schema 是由 Schema.org 维护的一套标准化词汇,用于在网
📅 09-26 · 👁 2026年9月26日
数智化转型网GEO专题 专题栏目

AI 答案中的引用位次:第一位、第二位与第三位的价值差异

一、AI 答案的引用结构 AI 引擎在生成答案时,会引用多个信源的内容。理解答案中引用信源的位次结构,对于优化
📅 09-26 · 👁 2026年9月26日