【八 （2）指标体系建设-故障指标体系建设步骤】

本文主要是介绍【八 （2）指标体系建设-故障指标体系建设步骤】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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【一 简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】

一、模型设计

1、MECE原则划分数据域

确保数据域的划分既全面又无重叠，每一个数据域都对应业务中的一个独立环节或方面，确保数据的完整性和独立性。

2、维度建模方法构建核心模型

采用星型模型、雪花模型等维度建模技术，构建以事实表和维度表为核心的数据模型，方便后续的数据分析和查询。

3、深入理解业务

与业务部门紧密合作，了解业务需求和数据使用场景，确保模型设计能够满足业务分析的需要。

4、考虑未来扩展性

在设计模型时，要预留一定的扩展空间，以便未来随着业务的发展，能够方便地添加新的数据域和模型。

二、模型设计原则

1、业务导向原则

数据模型设计应紧密围绕业务需求进行，确保模型能够准确反映业务逻辑和数据关系。在设计过程中，需要深入分析业务流程和数据属性，确保模型能够支持业务分析、决策和运营需求。

2、简洁性原则

数据模型应尽可能简洁明了，避免过度复杂化和冗余。在设计过程中，应遵循最小化原则，合理划分数据域和维度，减少不必要的字段和关系，提高数据的可读性和可维护性。

3、一致性原则

数据模型中的数据应保持一致性和准确性。在设计过程中，需要确保数据字段、数据类型、数据精度等属性的统一性和规范性，避免数据冗余、不一致和重复等问题。同时，应使用外键、触发器等技术手段保证数据一致性。

4、可扩展性原则

数据模型设计应考虑未来的业务发展和数据增长需求，预留一定的扩展空间。在设计过程中，应合理规划数据层次和结构，采用灵活的建模方式，以便未来能够方便地添加新的数据域、维度和属性。

5、安全性原则

数据模型设计应确保数据的安全性和隐私保护。在设计过程中，需要采用适当的数据加密、访问控制和审计机制，防止数据泄露和非法访问。同时，应建立数据备份和恢复机制，确保数据的可靠性和完整性。

6、性能优化原则

数据模型设计应考虑查询和处理的性能优化。在设计过程中，应合理设计索引、分区和缓存等机制，提高数据的查询速度和处理效率。同时，应关注数据的存储和传输效率，优化数据结构和算法，降低数据处理的成本和时间。

三、数仓建设

1、统一数据架构和规范

制定统一的数据存储、处理、传输等规范，确保数仓的稳定性和安全性。

2、构建稳定安全的集团数仓

采用分布式存储、高可用集群等技术，确保数仓的稳定运行和数据的安全存储。

3、注重数据质量

在数仓建设过程中，要建立严格的数据质量监控机制，确保数据的准确性和一致性。

4、优化性能

针对大数据量和高并发场景，进行性能优化，提高数仓的查询效率和响应速度。

四、数仓分层

数仓分层具备以下优势：

• 清晰数据结构
• 数据血缘追踪
• 减少重复开发
• 数据关系条理化
• 屏蔽原始数据的影响

1、ODS（Operational Data Store）

ODS，即操作数据存储，是一个面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据，为企业决策者提供当前细节性的数据。ODS的数据特点包括不断更新和易丢失，不存储历史数据，只反映当前实时性的信息，并且存储细节性数据，很少有汇总数据。ODS通常存储在关系数据库中，通过集成各个业务系统组成企业的全局统一性视图，实现数据的共享功能。ODS的主要功能包括作为业务系统和数据仓库之间的隔离地带、降低业务系统的压力、满足从微观角度查询细节数据的要求、实时性的数据整合功能、检查数据质量的功能，以及为企业提供统一的数据视图和数据共享的功能。

2、DWD（Data Warehouse Detail）

DWD，即数据仓库明细层，是数据仓库中的一个重要层次。在这一层中，数据被详细地存储，每个数据元组都被完整地保存，没有任何聚合。DWD层的主要作用是为数据仓库提供明细数据，以便后续的数据分析和数据挖掘。其特点包括存储的数据量非常庞大，需要采用分布式存储技术如Hadoop等进行存储。同时，由于DWD层存储的是最原始的数据，因此数据质量较高，能够保证数据的完整性和准确性。为了提高数据查询效率，DWD层还需要建立索引机制，并采用相应的查询优化技术。

3、DWS（Data WareHouse Service）

DWS，通常解释为数据仓库服务层或数据仓库汇总层，主要用于提供业务汇总分析服务。在这一层中，原始数据经过聚合计算和加工，形成可用于企业决策层使用的汇总数据。DWS层通过对数据的聚合和整理，使得数据更加易于理解和分析，从而支持企业高层管理者进行决策分析。同时，DWS层还可以根据业务需求，提供定制化的数据服务，满足企业不同部门的数据分析需求。

4、ADS（Application Data Service）

ADS，即应用数据服务，主要用于存放数据产品个性化的统计指标数据、报表数据等。它提供了对数据的个性化处理和展示能力，使得数据能够更好地服务于特定的应用需求。ADS层可以根据不同的业务需求，定制化的提供数据服务，满足企业内部各部门或外部客户的数据需求。同时，ADS层还可以对数据进行进一步的加工和挖掘，提取出有价值的信息，为企业决策提供有力支持。

五、指标管理

1、建设统一的数据字典

对数据指标进行统一命名和定义，确保指标口径的一致性和准确性。

2、实现快捷找数，高效用数

提供便捷的指标查询和使用功能，降低用户获取和使用数据的门槛。

3、定期维护数据字典

随着业务的发展和数据的变化，要定期更新和维护数据字典，确保其时效性和准确性。

4、提供培训和支持

针对用户进行数据字典和指标管理系统的培训，提供持续的技术支持和服务。

六、数据应用

1、基于统一指标搭建看板

利用统一的指标数据，快速搭建数据可视化看板，直观地展示业务数据和趋势。

2、快速共享，实现高效数据消费

通过数据共享机制，将看板和数据分享给相关人员，促进数据的消费和利用。

3、关注用户体验

在设计看板时，要注重用户体验和交互设计，使看板易于理解和操作。

4、定期更新和优化

根据用户反馈和业务变化，定期更新和优化看板内容和功能，提高数据应用的效果和价值。

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