CN108520008A - 数据仓库模型的构建方法及构建装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种数据仓库模型的构建方法及构建装置。方法包括：通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。本发明将领域模型划分为多个主题模型，实现有利于充分、有效的实现数据分析和挖掘；根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系以及构建数据仓库模型，实现有效升数据的稳定性和扩展性。

Description

数据仓库模型的构建方法及构建装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种数据仓库模型的构建方法及构建装置。

背景技术

随着电子商务的发展，日常运营中的数据呈现爆发式增长，数据结构也开始多元化，数据中含有的信息越来越多，对数据化运营也越来越关注。数据仓库用于对数据进行分处理工作，发挥着巨大的作用。

建立数据仓库模型，是基于企业的业务而设计的。工业标准的数据仓库模型的层次繁多，映射关系复杂，模型变更繁琐，导致工业标准的数据仓库模型无法适应各行各业的不同业务；由于电子商务的业务正在高速发展，现有数据仓库模型无法快速响应业务的快速变化，具有技术的滞后性。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种数据仓库模型的构建方法及构建装置，有利于充分、有效的实现数据分析和挖掘，实现了提升了数据的稳定性和扩展性。

为实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一方面，本发明提供了一种数据仓库模型的构建方法，包括：

通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

进一步地，根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型的步骤，包括：

将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型；

根据逻辑模型在数据库中进行物理建模形成数据仓库模型。

进一步地，所述根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系的步骤，包括：

以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

进一步地，所述主题包括：参与人、客源、房屋、房源、协议、交易、人事、财务、日志和事件。

进一步地，所述数据仓库模型为星型结构或雪花结构。

另一方面，本发明还提供了一种数据仓库模型的构建装置，包括：

领域模型生成模块，用于通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

主题模型分拆模块，用于通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

映射关系建立模块，用于根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

数据仓库模型构建模块，用于根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

进一步地，所述数据仓库模型构建模块，包括：

逻辑模型子单元，用于将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型；

物理建模子单元，用于根据逻辑模型在数据库中进行物理建模形成数据仓库模型。

进一步地，所述映射关系建立模块，包括：

脚本子单元，用于以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

另一方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；其中，

处理器和存储器通过总线完成相互间的通信；

处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行上述数据仓库模型的构建方法。

另一方面，本发明还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述数据仓库模型的构建方法。

由上述技术方案可知，本发明所述的一种数据仓库模型的构建方法及构建装置，通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型，将领域模型划分为多个主题模型，实现有利于充分、有效的实现数据分析和挖掘；根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系以及构建数据仓库模型，实现有效升数据的稳定性和扩展性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种数据仓库模型的构建方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中参与人主题模型中的实体关系示意图；

图3是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中客源主题模型中的实体关系示意图；

图4是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中房屋主题模型中的实体关系示意图；

图5是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中房源主题模型中的实体关系示意图；

图6是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中协议主题模型中的实体关系示意图；

图7是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中交易主题模型中的实体关系示意图；

图8是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中人事主题模型中的实体关系示意图；

图9是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中财务主题模型中的实体关系示意图；

图10是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中日志主题模型中的实体关系示意图；

图11是本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法中事件主题模型中的实体关系示意图；

图12是本发明实施例提供的一种数据仓库模型的构建方法的结构示意图；

图13是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种数据仓库模型的构建方法，参见图1，具体包括如下步骤：

S101：通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

在本步骤中，通过业务建模的方式构建业务模型，通过构建的业务模型来描述企业管理和业务所涉及的实体和要素、以及它们的属性、行为和映射关系。通过对建立的业务模型中的实体进行抽象，从而确定抽象实体间的相互的关联性，保证了数据仓库的数据按照业务模型所能达到的一致性和关联性，提高了领域模型的多样性与适用性。

S102：通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

在本步骤中，根据业务的应用和需要来确定多个主题，将领域模型划分成多个主题模型，其中每个主题模型对应一个主题，对领域模型进行划分用来达到数据与业务紧耦合的目的。由此，通过在领域模型中按照多个主题名称拆分提出多个主题的方式，有效的实现了精确数据的分析和挖掘。例如，针对房地产经纪行业，主题包括：参与人、客源、房屋、房源、协议、交易、人事、财务、日志和事件。

S103：根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

在本步骤中，根据业务逻辑将抽象实体间的相互的关联性完整串联成一个实体和实体之间的映射关系，通过映射关系表达出业务之间的关联性。进一步的，以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

S104：根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

在本步骤中，通过步骤S103获得每个主题模型中实体和实体之间的映射关系，将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型，在得到逻辑模型后通过物理建模来实现构建数据仓库模型，物理建模是解决针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。物理建模阶段是整个数据建模的最后一个过程，这个过程其实是将前面的逻辑模型落地的一个过程。进一步的，所述数据仓库模型为星型结构或雪花结构。

从上述描述可知，本发明实施例提供的数据仓库模型的构建方法，提出了完整的多个主题模型，有利于充分、有效的实现数据分析和挖掘，有效提升数据的稳定性和扩展性；实现有效管理数据，整合数据，保证数据质量。对企业的业务分析，决策支持，数据挖掘等都有重大意义。

为更近一步的对本发明的方法中多个主题模型的划分，通过以下内容进行详细说明，具体内容如下：

1、参与人主题模型：

参见图2，参与人是指参与到链家业务的客户和经纪人，包括链家网注册用户，有买房租房需求的潜客，客源，房源委托人，业主，经纪人。参与人通过不同角色，参与到不同业务中。参与人与其他对象(参与人、地址等)存在着关系。

设计要点：核心实体是参与人与线上用户两个实体，参与人实体表示的是自然人，该实体属性包含人的人口统计学属性，社会属性以及注册信息。线上用户实体则是用户登录网站或APP端的设备ID，该实体属性为设备的属性(设备名，运行平台等)。两个核心实体通过关系实体参与人与ID关系连接，标识人与设备的关系。

参与人要参与不同的业务，就被赋予不同的角色，参与人角色关系实体标识人与角色之间的关系，该实体中的角色ID就可以与不同业务中的角色ID关联。客源，房源委托人，员工，业主，潜客实体，都是自然人被赋予角色后的实体。

参与人与其他对象(参与人、地址等)的关系，以及参与人的标签(黑名单等)使用不同的实体表示。

2、客源主题模型：

参见图3，客户委托经纪人买房或租房，这个客户就会被经纪人录为一个客源。经纪人日常会对客源进行管理，包括记录客源需求，推荐客源给其他经纪人，客源调入共享池，无效客源，跟进客源，给客源打标签等。

设计要点：核心实体是客源，该实体包含客源角色的委托属性。经纪人对客源的管理全部放入到客源管理实体，只包含时间和状态属性，可方便于对管理事件的统计。客源管理详情在不同的实体中，包含不同管理事件的完整属性。统计客源管理事件可以从客源管理实体得到，而记录客源需求，推荐客源，跟进客源等的详情则需要从对应的详情实体中获得，这就是该主题这样设计的缘由。

3、房屋主题模型：

参见图4，房屋信息的采集包含多个方面，房子的固有属性(房间号，建筑面积，产前年限等)，房子的户型，房子所在的位置，城市、城区、商圈、楼盘、楼栋和单元，以及附近的学校，还有负责维护房屋信息的门店等。

设计要点：核心实体是房屋、单元、楼栋、楼盘、商圈、城区、城市，核心实体间存在包含和被包含关系，是该主题的最基本实体。其他为核心实体与其他对象之间的关系，户型实体及其与房屋实体的关系，学校实体及其与楼栋实体的关系，门店实体及其与楼盘的关系等等。

4、房源主题模型：

参见图5，房屋被委托给链家经纪人出售或出租，就被记为一个房源。房源分买卖房源和租赁房源，经纪人需要对房源进行管理，包括对房源实勘，房源钥匙管理，对房源点评，对房源跟进，房源调价，核销房源等。

设计要点：核心实体为房源实体，包括房源的委托属性(委托人信息，价格，等级，看房时间等)，房源分买卖和租赁，共有属性放在房源实体中，买卖或租赁特有属性则放置在买卖房源实体和租赁房源实体中，即买卖房源实体和租赁房源实体是房源实体的子类。

经纪人对房源的管理行为全部放入到房源管理实体中，该实体中只包含人、时间和状态，可方便于对房源管理行为的统计；而房源管理行为的详细属性则各个详情实体(房源实勘详情、房源钥匙详情……)中，属性完整，便于查看明细信息。

5、协议主题模型：

参见图6，房子成交达成后，客户、业主和链家会签订三方协议，分买卖协议与租赁协议，经纪人会跟进协议的签约过程，并对收款进行资金监管；协议相关的备件也需要收集并管理，保证成交过程合法合规。

设计要点：核心实体是协议表，协议分意向金合同、定金合同、成交合同，主要包含的内容为协议项和协议操作记录；合同的内容分成不同协议项，放在协议项实体中；对协议的所有操作放到操作表实体；协议审核和解约申请放入到各自实体中；对定金意向金的管理在资金管理实体中；协议备件则放入到备件实体中。

6、交易主题模型：

参见图7，房屋交易过程包含有很多环节，比如网签，面签，解抵押，批贷，交税等，每个交易环节都有对应交易专员来跟进。

设计要点：核心实体是交易单表，包含有所有交易单；每个交易单分为多个环节，体现在环节表实体中；每个环节又会分为多种作业，体现在作业表实体中；每个作业有多个事项，体现在事项实体中；实体关系图很好的表现了它们之间是一对多关系。交易涉及的银行信息，备件等放入到单独的实体中。

7、人事主题模型：

参见图8，该主题是描述链家员工的主题，链家员工的人口统计学、岗位属性；作战小组关系，组织机构，员工的业绩等，通过该主题，刻画了链家员工的画像，方便于人事管理和分析。

设计要点：核心实体是员工，员工就职后，就会有一个职位，对应职位实体；员工的归属的部门，即组织机构实体；如果员工加入了作战小组中，就会在作战小组实体中体现；

员工的业绩在业绩实体中，员工的不良行为记入到黑名单实体中，员工与家庭成员关系放入到员工关系实体中。

8、财务主题模型：

参见图9，房屋交易成功后，财务会基于应收费用项生成财务应收金额，对客户或业主实际收款和退款为财务实收，实际收款后会开具收据。

设计要点：核心实体是财务应收和财务实收，应收是成交后应该收取的佣金，而实收则是实际收取的佣金；每笔应收和实收的费用明细则放入到应收和实收的费用项中；实收后，会给客户发收据，数据放入到收据实体中。

9、日志主题模型：

参见图10，日志的收集，分DIG日志和API日志，DIG日志需要埋点才能收集到日志数据，而API是根据客户端发送的请求来收集日志，不需要埋点。基于DIG日志，生成P(页面访问)事件，和E(页面点击操作)事件。

设计要点：日志主题只含有日志数据，日志文件落入到数据仓库是未解析的，即日志源实体；通过初步解析，得到DIG日志和API日志实体；DIG日志深度解析，得到E事件和页面访问实体；经过解析后，日志才转换为格式化数据，数据分析师才能做数据分析。基于每天的解析后日志数据，生成一个设备信息实体，累积所有设备的信息。

10、事件主题模型：

参见图11，事件是一个很广义的概念，只要是一个可描述的动作，就会归入到事件主题中；链家设计的事件主题是以人为中心的，每个事件围绕着发生动作的人来描述。

设计要点：事件主题的核心是人，围绕着人归纳出四类事件，①经纪人对房、客、成交的管理事件，②带看事件，③通讯事件，④日志事件；每类事件下都有描述详细情况的实体；通过围绕人来建设事件主题，可以很方便的与参与人主题联系起来，对分析人物画像将更加便利。

从上述描述可知，通过上述方法实施例，建立房地产经纪行业的数据仓库模型，设计一个标准的房地产经纪行业的数据仓库模型，指导房地产行业数据仓库的设计，对主题做了提炼和划分，可以有效管理数据，整合数据，保证数据质量，对企业的业务分析，决策支持，数据挖掘等都有重大意义。

本发明实施例提供了一种数据仓库模型的构建装置，参见图12，具体包括：

领域模型生成模块10，用于通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

主题模型分拆模块20，用于通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

映射关系建立模块30，用于根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

数据仓库模型构建模块40，用于根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

所述数据仓库模型构建模块40，包括：

逻辑模型子单元，用于将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型；

物理建模子单元，用于根据逻辑模型在数据库中进行物理建模形成数据仓库模型。

所述映射关系建立模块30，包括：

脚本子单元，用于以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

所述主题包括：参与人、客源、房屋、房源、协议、交易、人事、财务、日志和事件。

所述数据仓库模型为星型结构或雪花结构。

本实施例中，装置中各模块所实现的功能与方法实施例中相应的操作步骤对应，这里不再赘述。

由上述技术方案可知，本发明所述的一种数据仓库模型的构建装置，提出了完整的多个主题模型，有利于充分、有效的实现数据分析和挖掘，有效提升数据的稳定性和扩展性；实现有效管理数据，整合数据，保证数据质量。对企业的业务分析，决策支持，数据挖掘等都有重大意义。

本发明实施例提供了一种电子设备，参见图13，该电子设备可以包括：处理器11、存储器12、总线13及存储在存储器12上并可在处理器11上运行的计算机程序；

其中，所述处理器11，存储器12通过所述总线13完成相互间的通信；

所述处理器11执行所述计算机程序时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

本发明实施例提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置/系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种数据仓库模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：

通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型的步骤，包括：

将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型；

根据逻辑模型在数据库中进行物理建模形成数据仓库模型。

3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系的步骤，包括：

以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

4.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述主题包括：参与人、客源、房屋、房源、协议、交易、人事、财务、日志和事件。

5.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述数据仓库模型为星型结构或雪花结构。

6.一种数据仓库模型的构建装置，其特征在于，所述构建装置包括：

领域模型生成模块，用于通过业务建模构建业务模型并对业务模型进行抽象处理生成领域模型；

主题模型分拆模块，用于通过多个主题将所述领域模型划分为多个主题模型；

映射关系建立模块，用于根据业务逻辑确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系；

数据仓库模型构建模块，用于根据多个所述主题模型中的每个主题模型的实体和实体之间的映射关系构建数据仓库模型。

7.根据权利要求6所述的构建装置，其特征在于，所述数据仓库模型构建模块，包括：

逻辑模型子单元，用于将每个主题模型中实体以及实体之间的映射关系进行数据库层次的逻辑化处理生成逻辑模型；

物理建模子单元，用于根据逻辑模型在数据库中进行物理建模形成数据仓库模型。

8.根据权利要求6所述的构建装置，其特征在于，所述映射关系建立模块，包括：

脚本子单元，用于以编辑自然表达语言脚本的方式确定每个主题模型的实体和实体之间的映射关系。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线；其中，

处理器和存储器通过总线完成相互间的通信；

处理器用于调用存储器中的程序指令，以执行权利要求1-5任一项所述的数据仓库模型的构建方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行权利要求1-5任一项所述的数据仓库模型的构建方法。