在构建企业级的BI（商业智能）系统时，模型层次规划和规范的制定至关重要。本文主要探讨了在电子商务环境中如何解决模型体系不清晰、建模规范缺乏以及仪表板设计不合理等问题，以提升数据仓库的效率和质量。
ETL（Extract, Transform, Load）过程的规范性是数据仓库建设的基础。在当前工作中，虽然已经完成了抽取脚本的开发，但自动化程度不足，体系规划不明确。为了解决这个问题，应制定严格的ETL脚本开发规范，包括数据转换模板和通用参数库，确保脚本的标准化和高效性。
数据库的物理建模阶段，命名规范和模型层次结构的合理性同样关键。如果存在命名混乱或层次不清的问题，将导致维护困难和理解成本上升。例如，ODS（Operational Data Store）层应当是源数据的原始副本，但当前ODS并未做到这一点，而是对数据进行了部分处理。为解决此问题，建议将ODS拆分为HDS（Historical Data Storage）和ADS（Application Data Storage），HDS存储原始数据，而ADS作为真正意义上的ODS，提供经过整合和清洗的数据给应用层。
在模型命名规范方面，应建立统一的术语列表和缩写标准，利用PowerDesigner的Name to Code功能，实现中文名称与缩写的自动转换，确保模型和字段的命名一致性，提高建模效率。同时，通过SVN进行版本控制，促进团队协作和模型共享。
在建模工具的选择上，PowerDesigner是一个强大的数据建模工具，其数据流图功能可以帮助记录数据仓库的处理逻辑，元数据管理则支持版本管理和团队协作，使得模型的维护更加有序。
至于BI的展示层面，DASHBOARD的设计需要精心考虑。之前的问题在于报表过于随意，不符合BI的最佳实践。重新设计DASHBOARD时，需考虑以下几个要点：首页应展示关键的实时数据，便于领导层快速了解业务状况；信息布局应逻辑清晰，便于用户理解和提取信息；重要信息应置于显眼位置，以提升决策效率。此外，DASHBOARD的设计还应考虑信息的分类和优先级，让用户能一目了然。
构建模型体系、制定建模规范以及优化DASHBOARD设计是提升BI项目效能的关键环节。通过规范化流程，不仅可以提高工作效率，还能保证系统的稳定性和扩展性，从而更好地服务于电子商务环境中的决策支持。
