从业务到数仓-网约车平台Grab数据建模

一、赶鸭子上架学建模

10年前大学只学了一些范式建模皮毛，工作后第1个月，领导就让我用维度建模来构建数仓集市。那时我憋红了脸尴尬的问他，什么是维度建模？领导也愣住了，然后开始边吐槽边教。

刚毕业那会内心自尊心又强，不敢轻易问问题，于是顶着压力翻书自学建模。

二、面试必考

几乎所有数仓候选人在面试的时候，都会说负责或参与了数仓建模，那我就认为读者老爷们已有一定的功底，不瞎填充以下名词解释滥竽充数。

• 维度模型Kimball

• 事实表、维度表

• 星型模型、雪花模型

• 维度共享、维度退化

• 事实表、拓展表

• 缓慢变化维SCD

• 命名规范

• ......

让我们直接从业务流程开始。

三、业务背景

Grab是东南亚领先的超级应用平台，提供网约车、外卖等日常生活服务。2021年Grab出行、配送业务在东南亚市占率均列第一，市占率分别为72%、50%。

四、开始建模

建模的标准步骤：

• 梳理业务过程

• 确定粒度

• 确定维度

• 设计事实

1.业务过程

模型设计首先覆盖核心业务过程，而不是所有业务过程。提前定义这些流程，有多少个事实表等等。其中网约车的关键流程包括：

接下来就需要和分析师、产品确定相关业务目标，我们0-1的数仓建设MVP版本都是围绕最初始的核心目标展开。例如：

• 热门目的地（E.g.机场、公园等）的乘车情况；

• 司机完成行程，乘客进行评价情况；

• 每日的乘车次数，计算高峰期的平均价格；

• ......

2.确定粒度