数据仓库模型

什么是数据模型

数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

数据仓库建模步骤

1. 业务建模，划分业务，梳理业务，适用的建模方法：实体建模。demo：
   划分业务：按照业务部门划分
   划分业务主题：xx部门划分为：浏览器/金融/搜索等；

2. 领域概念建模，将业务建模抽象成实体，适用的建模方法：实体建模，将数据抽象成：实体-事件-说明。demo：
   浏览器o2o打点，deviceid（实体1）-itemid（实体2）-expose（事件）-在20190910 13:44:59的推荐path场景下（说明）

3. 逻辑建模，实例化（实体的属性及实体之间的联系等），适用的建模方法：范式建模。demo：
   内容池（item实体属性表），用户属性表，ods层o2o表

4. 物理建模，就是落地。demo：
   选择数据平台，如hive
   创建生成表的脚本，定义字段，规范字段转化的代码等，如：thrift生成hive表
   针对数据集市即（浏览器）的需要，按照维度建模的方法，生成一些事实表（o2o）和一些维表（暂无）