业务数仓建模，平台工具+数仓构建数据产品

数据人学习平台上线及数据仓库搭建分享摘要

作者介绍: 阿泱，热爱数据产品的工具人，"数据人创作者联盟"成员。

01 引言

阿泱分享了数据仓库搭建对于保证数据质量、数据需求把控和输出速度的重要性，并强调了其在指标口径保证中的作用。数仓体系的建立是一个不断打磨和合并的过程，本文将着重讲解数仓建模，即数据仓库的搭建过程。

02 业务建模

阿泱介绍了业务建模的四个步骤：盘点原子数据，调研业务合作方式，梳理数据轮廓和分析场景，最后将其转化成数据体系的语言。通过这些步骤，可以整合零散的数据，形成产品化、体系化的数据仓库，提升开发效率，降低成本，提高数据准确度。

03 逻辑建模

逻辑建模是基于业务的需求对数据进行分层。开发团队会根据分析场景确定不同层输出的内容和所需属性及指标。这一过程有助于确保数据的准确性，并且可以根据数仓的理解逐步迭代分析模型。

04 物理建模

物理建模主要由开发团队负责，他们会基于任务调度、数据复杂度和实现难度等因素对数据进行建模。在这一环节，开发者可能会结合多个模型来获取所需数据。

写在最后：

阿泱强调，业务建模中人员分工和分析场景的重要性，指出分析场景需要依赖指标来衡量成效。这些指标不仅来源于业务场景，还来源于运营和产品分析思路。将分析思路具象化成数据产品，可以提升用户的数据阅读效率。此外，保持指标口径一致性对团队而言至关重要。未来文章将分享指标管理相关内容。

阿泱还推荐了《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》一书，并提供了获取分享PPT材料的方式。

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文章来源：

一个数据人的自留地

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