数据仓库模型开发流程,Tony,2020/8/15,模型建设范围,A区,ODS,2020/8/15,模型建设方法过程定义,Entry,7个过程 过程可定义 迭代开发 人员专业分工 数据架构师 业务专家 数据建模人员 模型实施人员,2020/8/15,Step 1:数据需求分析,过程的入口 需求发起的方式 应用驱动 数据驱动 模型优化,2020/8/15,Step 2:模型满足度及差异分析,现有模型满足度及差异分析,源系统分析,逻辑模型设计,逻辑模型物理化,模型实施,模型验证及调优,数据需求分析,Entry,模型满足度的分析 基于明确的需求范围定义 工作方法简化,2020/8/15,Step 3:源系统分析,现有模型满足度及差异分析,源系统分析,逻辑模型设计,逻辑模型物理化,模型实施,模型验证及调优,数据需求分析,Entry,源系统的业务流程理解 源系统的数据规则理解 源系统的数据质量评估 方式 源系统资料的学习 业务培训 业务专家的交流 字段级的分析 取舍的策略 定期更新源系统分析报告,2020/8/15,Step 4:逻辑模型设计,Entry,逻辑模型的实体、属性的设计 确定实体的主键、关联关系 确定实体的加载算法 新增、修改、拉链 仓库标准代码的整理 实施方式 与数据架构师、模型专家的沟通 模型设计评审 影响性分析 模型、ETL,2020/8/15,Step 5:逻辑模型物理化,现有模型满足度及差异分析,源系统分析,逻辑模型设计,逻辑模型物理化,模型实施,模型验证及调优,数据需求分析,Entry,物理模型实体、属性物理命名、字段类型设计 性能上的设计考虑,2020/8/15,Step 6:模型实施,现有模型满足度及差异分析,源系统分析,逻辑模型设计,逻辑模型物理化,模型实施,模型验证及调优,数据需求分析,Entry,映射文档的填写和评审 脚本自动化生成 脚本的复查 复杂脚本需要手工编写，脚本的编写及测试流程参见项目组的公共流程,2020/8/15,Step 7:模型验证及调优,现有模型满足度及差异分析,源系统分析,逻辑模型设计,逻辑模型物理化,模型实施,模型验证及调优,数据需求分析,Entry,准备工作 数据情况统计、生产运行日志的分析 模型优化的方面 一般不涉及数据需求范围的变更,2020/8/15,谢谢！,2020/8/15,