概念模型

概念模型

在收集分析需求并做了详细的需求调研之后，我们对企业需求有了一个比较清晰的了解，这时我们需要对数据仓库做概念模型的设计。通常采用面向对象的设计方法，示例数据库中的对象如客户、产品和供应商等多维信息。数据仓库的概念模型通常采用信息包图法来进行设计，要求将信息包图的5个组成部分（名称、维度、类别、层次和度量）全面地描述出来。

1.信息包图的建立

利用信息包图可以完成以下工作：

（1）定义业务中涉及的共同主题范围，例如时间、区域、产品和客户等。

（2）设计可以跟踪的、确定一个业务事件怎样被运行和完成的关键业务指标。

（3）决定数据怎样被传递给数据仓库的用户。

（4）确定用户怎样按层次聚合和移动数据。

（5）确定在给定的用户分析或查询中实际包含了多少数据。

（6）定义怎样访问数据、估计数据仓库大小、确定数据仓库里数据的更新频率。

我们用Adventure Works DW示例数据仓库中的Adventure Works Cycles公司的销售情况为例制作信息包图。

通过对Adventure Works Cycles公司的销售情况的进一步了解和分析，可以得到如下结论：

（1）获取各个业务部门对业务数据的多维特性分析结果，确定影响销售额的维度，包括时间、区域、产品和客户等维度。

（2）对每个维度进行分析，确定维度与类别之间的传递和映射关系，如在Adventure Works业务数据库中，时间维度有年度、季度、月和日等级别。

（3）确定用户需要的度量指标体系，这里以销售情况作为事实依据确定的销售相关指标包括实际销售额、计划销售额、计划完成率等。

有了以上分析，就可以得出销售分析的信息包示意图。

度量指标：实际销售额、计划销售额、计划完成率

图1：销售分析的信息包示意图

2.设计基于主题域的概念模型

根据分析需求所确定的Adventure Works Cycles公司的分析主题及主题域结构如下图所示：

图2：主题及主题域的划分

将每个主题涉及到的表和主题之间的关系表联系起来，就可以形成下图所示的原始概念模型（实体关系图）：

图3：划分了主题域的原始概念模型(ER图) 至此，数据仓库的概念模型已经建立完毕。