ODS設計

1.數據調研

2.肯定數據範圍

須要把上端應用需求與ODS數據範圍進行驗證，以確保應用所需的數據都已經從業務系統中抽取出來，而且獲得了很好的組織,以ER模型表示數據主題關係

3.根據數據範圍進行進一步的數據分析和主題定義

把第一步生成的每一個ER圖中的實體進行分解，分解的結果仍以ER表示爲佳

4.定義主題元素

 定義主題、粒度、維、度量、存儲期限

 a.定義維的概念特性：
    維名稱，名稱應該可以清晰表示出這個維的業務含義。
    維成員，也就是這個維所表明的具體的數據，
    維層次，維成員之間的隸屬與包含的層次關係，每一個層次須要定義名稱

     b.定義度量的概念特性：
    度量名稱，名稱應該可以清晰標書這個度量的業務含義

     c.定義主題的概念特性：
    主題名稱和含義，說明該主題主要包含哪些數據，用於什麼分析；

d.主題所包含的維和度量；
    主題的事實表，以及事實表的數據。

     e.定義粒度：
    主題中事實表的數據粒度說明，這種粒度能夠經過對維的層次限制加以說明，也能夠經過對事實表數據的業務細節程度進行說明。   

    f. 定義存儲期限：
    主題中事實表中的數據存儲週期。

5.迭代，歸併維、度量的定義

具體的業務代碼所造成的各個維、以及維成員等須要進一步進行歸併，把概念統一的維定義成一個維，不容許同一個維存在不一樣的實體表示

6.物理實現

定義每一個主題的數據抽取週期、抽取時間、抽取方式、數據接口，抽取流程和規則

 7.對ODS中的各個主題的事實數據進行時間上的彙總

按照時間維進行彙總，以實現初步的信息沉澱

8.按照業務邏輯的規則，對數據進行歸併

9.把包含細節過多的交易記錄進行拆分

10.彙總、再彙總