数据仓库逻辑数据模型说明(2).doc

数据仓库是企业信息化建设中的重要组成部分，用于存储历史数据并支持决策分析。逻辑数据模型是数据仓库设计的关键步骤，它在物理数据模型和概念数据模型之间起到桥梁作用，详细定义了数据的结构、关系和业务规则。本文档“中国移动经营分析系统数据仓库逻辑数据模型说明(v1.5)”是中国移动通信有限公司发布的内部标准，旨在规范其数据仓库的构建与管理。 1. **总则**：这部分概述了文档的主要内容和目的，强调了数据仓库逻辑数据模型对于中国移动经营分析系统的重要性。它规定了模型的设计、实施和维护准则，以及模型在企业内部的应用范围。 - **概述**：简单介绍数据仓库及其逻辑数据模型的基本概念和功能，为读者提供背景知识。 - **目标**：明确模型设计的目标，比如提升数据分析效率、保障数据一致性、支持灵活的数据查询等。 - **原则**：列出设计模型时遵循的原则，可能包括数据的完整性、一致性、可扩展性等。 - **适用范围**：定义模型应用的具体业务领域和组织层级。 - **起草单位**：指出负责模型设计和编写的团队或部门。 - **解释权**：确定对模型解释和修改的权威机构。 2. **建模方法论**：这部分深入讨论了模型构建的方法和技术，包括： - **概述**：整体介绍建模方法，强调了模型的系统性和科学性。 - **数据模型**：数据模型是描述数据结构和关系的工具，通常包括实体、属性、键和关系等元素。 - **第三范式**：在数据库设计中，遵循第三范式（3NF）可以确保数据无冗余且减少更新异常，提高数据的一致性和可靠性。 - **实体-关系模型**：ER模型是数据建模中最常用的方法之一，通过实体、关系和属性来表示现实世界的业务对象和它们之间的联系。 在实际操作中，中国移动的逻辑数据模型可能会包含多个层次的主题区域，如客户、产品、销售、市场等，每个主题区域都有对应的实体和关系。模型会详细定义每个实体的属性，以及实体间的关联，如一对一、一对多和多对多关系。此外，模型还会考虑时间维度，以支持时间序列分析。 为了确保数据质量，模型中可能还包括数据验证规则、数据转换逻辑以及数据清洗过程。逻辑数据模型是物理实现的基础，它指导着数据库的物理设计，如表的创建、索引的选择以及分区策略等。 这份文档详细阐述了中国移动数据仓库的逻辑数据模型设计规范，为企业内部的数据管理和分析提供了统一的标准，以优化业务运营和决策支持。通过理解和遵循这些原则，可以确保数据仓库的有效性和稳定性，进而提升整个企业的数据驱动能力。