CN111460045A - 数据仓库建设的建模方法、模型、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
数据仓库建设的建模方法、模型、计算机设备和存储介质，属于业务建模领域，为了解决维护以及扩展性比较差的问题，要点是将抽取的业务系统中的业务数据导入至原始层对应的表中；转换业务数据至数据明细层，业务数据按照业务主题进行分域处理；转换业务明细数据至汇总衍生层，业务明细数据进行域间合并或衍生；转换业务合并或衍生数据至数据集市层，业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总，效果是综合考虑功能需求以及实际业务，建立后的模型不但便于扩展，也能满足功能需求。
Description
技术领域
本发明属于业务建模领域，涉及一种数据仓库建设的建模方法及模型。
背景技术
业务建模是建设数据仓库过程中最为重要的难点之一，模型建立的好与坏直接影响到系统的稳定性、健壮性、可扩展型和是否拥有良好的性能。所谓模型就是数据仓库内容的基本库结构和数据处理流程，可以用数据模型的形式来描述和开发维护。对于注重数据利用的分析型系统来说，数据模型的重要性是显而易见的，数据模型基本决定了数据仓库的轮廓，模型构想的功能范围基本决定了数据仓库的功能范围，数据模型建立的成败基本决定了数据仓库建立的成败。
数据仓库建模体系指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法，最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市，这些建模体系各有优缺点，大致过程是根据业务需求去建立模型，分析整理数据快速适应需求，包括建立逻辑模型，物理建模等，最后得到一个基于需求的数据集市，这种方式是开发速度快，能完全满足需求，但是后期的维护以及扩展性比较差，如果面对的业务需求整体上是不确定的或很难确定的，那么就需要数据模型在提炼业务规则上要更加深入。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出如下技术方案：一种数据仓库建设的建模方法，包括
将抽取的业务系统中的业务数据导入至原始层对应的表中；
转换业务数据至数据明细层，业务数据按照业务主题进行分域处理；
转换业务明细数据至汇总衍生层，业务明细数据进行域间合并或衍生；
转换业务合并或衍生数据至数据集市层，业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
进一步的，非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接转换业务明细数据至数据集市层，将业务明细数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
进一步的，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
进一步的，原始层中的数据加载的范围包括业务表以及字典表，数据明细层进行数据转换中的编码转换及对数据质量校验，所述编码转换是对各业务系统的数据按照分析系统标准的字典表代码转换。
进一步的，数据明细层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致，汇总衍生层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致。
本发明还涉及一种数据仓库建设模型，包括
原始层，用于抽取的业务系统中的业务数据导入其对应的表中；
数据明细层，用于将业务数据按照业务主题进行分域处理；
汇总衍生层，用于将业务明细数据进行域间合并或衍生；
数据集市层，用于将业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
进一步的，所述数据集市层，还用于对数据明细层的非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
进一步的，所述的数据仓库建设模型还包括监控层，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
本发明还涉及一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述数据仓库建设的建模方法的步骤。
本发明还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的数据仓库建设的建模方法的步骤。
有益效果：本发明提出了上下结合的建模方法，在考虑了需求的基础上，从实际业务出发，根据业务去开发主题域，分为不同层架构，综合考虑功能需求以及实际业务，建立后的模型不但便于扩展，也能满足功能需求。
附图说明
图1是建模流程图。
具体实施方式
为了进一步阐述本发明，结合附图及具体实施例对本发明的数据仓库建设的建模方法及模型进一步说明，在该部分涉及的技术术语如表一词汇含义表所列。
表一
本发明实质是一种模型架构，属于计算机软件，模型分为STG层(原始层)、DWD层(数据明细层)、DWA层(汇总衍生层)、DM层(数据集市层)。数据流向由业务系统向DM层逐层转换形成数据仓库，数据仓库建设的建模方法的具体流程图1所示，包括如步骤：
1：将抽取的业务系统中的业务数据导入至原始层对应的表中，具体的，业务系统到STG层：STG层上的数据模型结构，与各业务系统中的基本保持一致，通过ETL工具，将业务系统中的数据直接导入STG对应的表中。数据加载的范围包括业务表以及字典表。
2：转换业务数据至数据明细层，业务数据按照业务主题进行分域处理，具体的STG层到DWD层：数据接入到STG层后，通过ETL工具，将业务数据转换至DWD层。DWD层的数据粒度与业务系统一致，并且DWD层的数据模型原则上保持稳定，为后续转换过程的产品化打好基础。数据转换中的编码转换，在该层完成。各业务系统的数据，需要按照分析系统标准的字典表代码进行转换。对于数据质量的校验，例如非空检验、唯一性校验等。
3：转换业务明细数据至汇总衍生层，业务明细数据进行域间合并或衍生，具体的，DWD层到DWA层：按照数据加工步骤和逻辑，继续进行加工，数据转换至DWA层后，数据粒度依然与原始数据保持一致，但进行了内部扩展和汇总。
4：转换业务合并或衍生数据至数据集市层，业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总，具体的，DWA层到DM层：按照数据加工步骤和逻辑，将数据从DWA层转换至DM。DM层的数据粒度不再是明细数据，而是汇总的、满足对外提供分析的数据。
5：非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接转换业务明细数据至数据集市层，将业务明细数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总，具体的，DWD层到DM层：根据数据加工的需要，对于不需要加工到DWA的数据，可以直接从DWD层转换到DM。同时，将DWD层的字典表，在DM层建立视图。
6：监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果，具体的，ETL监控：各层数据转换过程，都需要将执行状态、结果、涉及数据行数等进行监控。
对于步骤1-4的具体数据转换实例，给出如下应用表格：表二是步骤1-4各层举例及说明，其中业务数据是医疗数据。
表二
由表二可知，本发明的业务数据是医疗数据，具有不同层架构，主要包括患者信息、住院信息、诊断信息及费用信息，在数据明细层，按照主题，将患者、住院、诊断及费用分为三个分域，能够方便域内拓展字段，便于扩展。并且通过不同域间合并和整理，能够得到合并域和衍生域，在业务数据基础上，将实体基本属性与实体业务分类属性分离，在实体分类属性发生变化时，只需要增加实体分类关系数据记录即可，对模型本身不产生影响。模型输出按照需求及页面展现要求，将合并的汇总域形成总表，根据需求展示。
由上述，该方案考虑了模型设计中所要考虑的关键因素，包括模型完整性、稳定性、扩展性、继承性、前瞻性。
模型完整性：包含两类：业务覆盖范围的完整性、模型设计的完整性
业务覆盖范围的完整性：通过对数据环境与应用环境的分析，对模型的域、子域和实体进行覆盖性测试，以保证模型覆盖到工程要求的数据整合范围。
模型设计的完整性包括：模型实体完整性、模型参照完整性。
稳定性：为保证模型的稳定性，将实体基本属性与实体业务分类属性分离，在实体分类属性发生变化时，只需要增加实体分类关系数据记录即可，对模型本身不产生影响。
扩展性：模型设计中实体内只保留最细粒度的基本维，粗粒度或上层的属性通过属性依赖关系实体来表现，这样在扩充属性或者扩充实体关系时，只增加表现属性依赖关系的实体即可。
继承性：数据仓库面对的外部数据环境往往是复杂的、多变的，如何在这样的环境下保持仓库结构的稳定一致，是需要考虑数据模型的继承性问题。通过数据模型的分层设计和业务逻辑抽象，用以屏蔽生产环境的变化，从而保证数据仓库模型的在变化前后的一致继承。
前瞻性：为保证模型的前瞻性，同时采用自底向上和自顶向下的方式设计模型，其中自顶向下主要基于业务需求进行模型设计，使其可以完全覆盖到所有需求，自底向上主要基于业务逻辑而非业务需求进行模型设计，模型设计为囊括企业运营的各种业务关系，保证在有新需求时，底层模型能够对其进行支撑。
在一种方案中，可以同时对于DWD层的非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接转换业务明细数据至数据集市层，将业务明细数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总，得到汇总表输出。
即如果数据集市中需要直接展现业务明细数据，可以直接从DWD层抽取到DM层，不需要进行DWD-DWA层的处理，这样保证数据完整性的同时，也能保证数据粒度不受影响，重点展现企业运营过程中的业务结果数据。在对业务进行衍生扩展的时候，需要将业务主题数据进行再加工，确保对基础数据按照业务规则进行扩充和转换处理，处理后的数据可直接由DWA层抽取到数据集市进行展现，也可进行关联形成业务事件。
本发明是对需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计。该方案具有分布性：模型业务支持范围涵盖核心业务。事实性：设计后的模型满足实际业务需求。主题划分：根据业务关系的耦合度进行主题域划分。是一种自上而下的设计和自下而上的验证。
能够解决现有方法的继承性差，不易于扩展。规范性差，不利于管理。未全局考虑，覆盖率差。分析质量、效率难以满足要求。为满足需求快速定制，后期维护成本大。不支持异构数据源的问题。
概况的说，本发明的数据仓库建设的建模方法，包括
将抽取的业务系统中的业务数据导入至原始层对应的表中；
转换业务数据至数据明细层，业务数据按照业务主题进行分域处理；
转换业务明细数据至汇总衍生层，业务明细数据进行域间合并或衍生；
转换业务合并或衍生数据至数据集市层，业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
在一种方案中，非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接转换业务明细数据至数据集市层，将业务明细数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
在一种方案中，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
在一种方案中，原始层中的数据加载的范围包括业务表以及字典表，数据明细层进行数据转换中的编码转换及对数据质量校验，所述编码转换是对各业务系统的数据按照分析系统标准的字典表代码转换。
在一种方案中，数据明细层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致，汇总衍生层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致。
由该方法，得到一种数据仓库建设模型，包括
原始层，用于抽取的业务系统中的业务数据导入其对应的表中；
数据明细层，用于将业务数据按照业务主题进行分域处理；
汇总衍生层，用于将业务明细数据进行域间合并或衍生；
数据集市层，用于将业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
在一种方案中，所述数据集市层，还用于对数据明细层的非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
在一种方案中，数据仓库建设模型还包括监控层，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
在一个实施例中，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述方法的步骤。
该方法是所述数据仓库建设的建模方法。
在一个实施例中，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权所述的方法的步骤，该方法是所述数据仓库建设的建模方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以
通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种数据仓库建设的建模方法，其特征在于，包括
将抽取的业务系统中的业务数据导入至原始层对应的表中；
转换业务数据至数据明细层，业务数据按照业务主题进行分域处理；
转换业务明细数据至汇总衍生层，业务明细数据进行域间合并或衍生；
转换业务合并或衍生数据至数据集市层，业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
2.如权利要求1所述的数据仓库建设的建模方法，其特征在于，非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接转换业务明细数据至数据集市层，将业务明细数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
3.如权利要求1所述的数据仓库建设的建模方法，其特征在于，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
4.如权利要求1所述的数据仓库建设的建模方法，其特征在于，原始层中的数据加载的范围包括业务表以及字典表，数据明细层进行数据转换中的编码转换及对数据质量校验，所述编码转换是对各业务系统的数据按照分析系统标准的字典表代码转换。
5.如权利要求1所述的数据仓库建设的建模方法，其特征在于，数据明细层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致，汇总衍生层的数据粒度与业务系统的数据粒度一致。
6.一种数据仓库建设模型，其特征在于，包括
原始层，用于抽取的业务系统中的业务数据导入其对应的表中；
数据明细层，用于将业务数据按照业务主题进行分域处理；
汇总衍生层，用于将业务明细数据进行域间合并或衍生；
数据集市层，用于将业务合并或衍生数据根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
7.如权利要求6所述的数据仓库建设模型，其特征在于，所述数据集市层，还用于对数据明细层的非需求的域间合并或衍生的业务明细数据，直接根据需求和/或页面展示进行数据汇总。
8.如权利要求6所述的数据仓库建设模型，其特征在于，还包括监控层，监控不同结构层间的数据转换执行的过程、结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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