隨著大數據時代的來臨，數據已經成為企業決策的關鍵因素，很多企業都選擇通過構建數據倉庫來管理數據并支撐數據應用，從而實現整合數據源、提高數據質量、數據支持決策制定、提高企業競爭力、降低運營成本等目的。
然而，對于很多已經實施和將要實施數據倉庫建設的企業來說，耗費大量的技術和資源構建好的數據倉庫究竟是否貼合實際業務？能否真正支撐企業決策？
我們和市面上很多已構建和計劃構建數據倉庫的企業深入溝通交流后，總結了幾點當前數倉建設所面臨的主要問題：
01、技術層面構建的數據倉庫無法貼合實際業務。
數倉建設一般都是技術人員根據已有系統庫中的數據進行構建，花費大量人力財力精力構建出的數倉并不貼合實際業務，業務層無法直接使用數據倉庫，甚至完全不懂數據倉庫。
02、異常數據無法追蹤溯源。
數倉建設大多都是使用SQL腳本來生成各個層級的數據，出現異常數據時只能通過一步步解讀SQL來確定異常問題，整個過程耗時耗力且只能請專業的技術人員來查看。
03、匯總層內容繁多無法聚焦重點數據。
常用的數倉建設在最終形成匯總層時總是將各個來源的數據匯聚為一張大寬表，其中混雜著維度數據、指標數據、日期時間數據、標記數據等，無法快速聚焦重點數據，一眼望去全是數據卻抓不到重點。
04、業務變動時又需重新構建數據倉庫。
企業的組織架構、業績標準、指標定義往往是在不斷迭代更新的，不可能一成不變，在這些內容發生變動時，已構建好的數倉又要推倒重來，根據新的標準重新建設數據倉庫，整個過程周期長、難開發，導致數據倉庫完全無法使用。
針對以上種種問題，我們美林數據深耕數據治理方案多年，總結出一套以業務為主導，輕量化構建數據倉庫的實施方法。
輕量化構建數據倉庫：以指標為牽引，通過維度表和事實表的關聯直接開發關鍵指標數據，并將成果以匯總表的形式落庫形成數據倉庫。
01、梳理企業指標
從企業現有業務系統入手，梳理出各項業務流程、并明確每項業務流程中涉及的所有業務活動，再從業務活動中精確提取所產生的指標數據，根據系統和流程確定指標體系和關鍵指標。也可以參考國資委數字化考核要求、一利五率要求等等，對于大多數企業來說，也會有基于自身發展提出的企業年度/月度經營目標。我們可以從這些建設目標入手，梳理出這些目標的達成條件，明確目標達成過程中產生的指標數據，再層層剖析關鍵指標和指標體系。例如在采購系統中，可以根據實際的采購業務流程梳理出每個節點的關鍵指標。
02、構建維度表，關聯事實表
在數據倉庫中，維度表是與事實表相對應的表。維度表是維度建模的基礎和靈魂。事實表緊緊圍繞業務過程進行設計，存儲度量數據，如銷售額、數量、收入等，而維度表則圍繞業務過程所處的環境進行設計，維度表存儲描述度量數據的各個方面的信息，例如時間、地理位置、產品、客戶等。維度表主要包含一個主鍵和各種維度字段，維度字段稱為維度屬性。
例如，我們基于上一步中梳理好的關鍵指標構建“物料維度表”和“供應商維度表”。規范化各個維度屬性的命名規范，通過唯一值來關聯“采購庫存事實表”，將多個維度表和事實表相關聯，在不創建大寬表的情況下將關鍵指標和規范維度屬性相關聯，就算后續業務活動中指標數據或維度屬性發生了變化，也只需改動所關聯的數據表內字段，其余相關數據隨之調整，無需再重新構建匯總層數據。
指標都是匯總計算出來的，有聚合過程。
例如單筆訂單的金額不能是一個指標，統計一天的訂單金額才是指標。
指標需要維度進行多方面的描述分析，維度可以根據需要無限擴展。
根據原子-衍生-復合指標的計算順序，依次計算出規范化指標數值。
? 原子指標指的是基于業務過程的度量值，顧名思義是不可以在進行拆分的指標；
? 衍生指標是在原子指標的基礎上增加維度、時間限定、過濾條件創建而成的；
? 復合指標是在一個或多個衍生指標的基礎上，通過各種邏輯運算符合而成的。
例如，匯總每筆訂單的采購金額為原子指標，而在此基礎上匯總計算“每月”“已入庫”且“質量上等”的訂單采購金額為衍生指標，這樣的訂單金額與同等條件下的預算款相比就是節約成本數據，我們將此定義為復合指標。
04、匯總模型，構建數倉
將構建完成的指標匯總落庫，生成一張基于實際業務活動的匯總事實表，表中僅保留指標、維度、統計周期字段數據。保證匯總層數據均是出自企業實際業務活動的關鍵指標，構建起真正服務于企業實際業務需求的數據倉庫。
從業務出發、以指標為牽引所構建起的數據倉庫具有這樣的特點：
? 面向分析維度進行設計，分析維度通常是業務經常需要的看數據的角度。
? 指標模型可以構建公共匯總層，提供不同維度的統計指標，指標的口徑一致，并且標注詳細描述
? 以寬表的形式進行設計，比如相同維度和統計周期的指標可以放在一起，避免創建太多的表，在數據分析時也方便取用
? 維度允許存在一定冗余存儲到匯總表里，方便應用時不通過跨表關聯，提高查詢效率
要實現上述數據倉庫建模過程，TempoEM指標平臺絕對是最好的輕量化指標建倉工具。
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