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数据建模-业务分类、数据域、主题

主题(Subject Area)

  • 定义:主题是数据仓库中数据的一个逻辑分组,它代表了数据的一个特定领域或类别。主题通常与业务流程或数据内容有关,例如销售、客户、产品、财务等。
  • 作用:主题用于组织和管理数据仓库中的数据,使得数据更加有序和易于理解。它们帮助用户快速定位到他们感兴趣的数据集。
  • 范围:主题可以跨越多个业务域,聚焦于特定的数据内容。例如,一个"销售"主题可能包含来自不同业务域(如电子商务、零售、批发)的销售数据。

划分方法

  • 按照业务过程划分:一个业务过程抽象出一个主题域,例如业务系统中的商品、交易、物流等;
  • 按照业务部门划分:一个业务部门抽象出一个主题域,例如中台部门、业务运营部门、供应链部门等;
  • 按照业务系统划分:一个业务系统抽象出一个主题域,例如搬家系统、ERP系统;
  • 按照需求划分:长期分析的过程涉及到各种主题,会对数据进行细分、归纳,在这个过程中由需求诞生了主题域;
  • 按照功能划分:软件的不同功能模块也可以归纳为不同的主题域,例如社交软件中的聊天、朋友圈、群聊、发送文件等功能模块;
  • 按照部门划分:现代企业不同的业务部门也会形成各种不同的主题,例如销售域、生产域、财务域等;

举例

  • 用户行为分析:分析用户在网站或者应用程序上的行为模式,例如浏览历史、购买记录、推荐系统等;
  • 运营数据分析:分析业务运营过程中的数据,例如用户转化率、转化漏斗、成本控制,有助于优化业务流程和提高销量;
  • 用户画像:根据用户的行为和特征,创建用户的画像,以便更好的理解用户需求和行为,并进行个性化的推荐和营销;
  • 市场数据分析:分析市场趋势、竞争对手情况、用户需求等,有助于制定市场战略和开发新的产品和服务;
  • 业务资金分析:分析业务风险。

主题域的核心

  为了保障整个体系的生命力,主题域需要抽象提炼,并长期维护更新,但不轻易变动。
划分数据域时,需要满足以下两点:

  • 能涵盖当前所有的业务需求;
  • 能在新业务进入时,无影响的被包含进已有的主题域和扩展的主题域。

业务域(Business Domain)

  • 定义:业务域是指企业运营的一个特定领域或部门,它涉及到一系列相关的业务活动和流程。例如,一个企业可能有不同的业务域,如销售、市场营销/活动、客户服务、供应链管理等。
  • 作用:业务域帮助企业识别和管理其核心业务活动,以及这些活动所产生的数据。它们是企业战略规划和运营决策的基础。
  • 范围:业务域通常更广泛,涵盖了企业在特定领域内的所有活动。例如,"销售"业务域可能包括销售订单管理、库存管理、客户关系管理等多个主题。

主题与业务域的区别

  • 聚焦点:主题更多地聚焦于数据内容和分析需求,而业务域则聚焦于企业的实际运营和管理活动。
  • 组织方式:主题是按照数据的逻辑关系来组织的,而业务域则是按照企业的组织结构和业务流程来划分的。
  • 跨域性:一个主题可能涉及多个业务域的数据,而一个业务域可能包含多个主题。
  • 目的性:主题的目的是为了数据分析和报告,而业务域的目的是为了业务执行和管理。

在实际应用中,主题和业务域的概念经常被结合起来使用,以确保数据仓库的设计既符合企业的业务需求,又能满足数据分析的技术要求。例如,一个企业可能会在"销售"业务域内建立"销售订单"、“客户细分”、"销售预测"等多个主题,以支持销售相关的决策和分析。

数据域(Data Domain)

  • 定义:数据域是指一组具有共同特征或属性的数据集合。它通常基于数据的内容、来源、用途或主题进行分类。
  • 重点:数据域侧重于数据的自然分类,强调数据的属性和特征。
  • 应用:数据域有助于数据治理、数据安全、数据架构设计和数据分析,因为它可以帮助确定数据的所有权、责任和政策。

数据域的例子
客户域:包含所有与客户相关的数据,如客户信息、客户行为、客户反馈等。
产品域:包含产品的详细信息,如产品规格、产品价格、产品库存等。
交易域:包含所有交易记录,如销售订单、支付信息、退货记录等。
人事域:包含员工信息、薪酬数据、绩效评估等。

电商企业

  • 交易域:包括订单信息、支付信息、退换货信息等。
  • 会员域:包括用户注册信息、登录信息、个人信息、积分信息等。
  • 商品域:包括商品信息、库存信息、价格信息等。

金融企业

  • 客户域:包括客户信息、账户信息、交易记录等。
  • 风险域:包括风险评估信息、风险预警信息等。
  • 产品域:包括金融产品信息、投资组合信息等

数据域与主题域区别

数据域是自下而上,以业务数据视角来划分数据,一般进行完业务系统数据调研之后就可以进行数据域的划分。

主题域则自上而下,以业务分析视角来划分数据,一般进行完业务需求调研之后才可以进行主题域的划分。

例如,
商品数据域面向数据的,对数据的分类,数据驱动业务,更好地赋能业务;
商品主题域面向主题的,根据业务需求分析,从业务驱动进行分析场景的建设。
参考:https://blog.csdn.net/weixin_43958974/article/details/127896955
在这里插入图片描述

参考:
https://blog.csdn.net/huagedao/article/details/142955954


原文地址:https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/143923071

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