数据仓库中的指标体系模型介绍

数据仓库中的指标体系介绍

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前言

数据仓库的指标体系（或指标体系设计）通常属于 数据建模阶段 的一部分。具体来说，它属于数据仓库构建的以下步骤：

需求分析阶段–>指标体系设计–>数据建模阶段–>数据加载与计算–>数据展示与分析

什么是指标体系

指标体系设计有哪些模型?

我基于 Oracle 11g 数据库中 SCOTT 用户 的表（如 EMP、DEPT、SALGRADE 等），针对每种指标体系拆解模型举的具体实例：

1. 指标分层模型

应用场景： 构建企业组织中的分层指标体系。
案例：
战略层： 提升公司总薪资水平（如平均薪资增长 10%）。
战术层： 按部门分析各部门平均薪资的增长（DEPT 表中的部门）。
运营层： 按员工分析个人薪资的增长（EMP 表中的员工薪资）

-- 查询战略层（全公司平均薪资）
SELECT AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM EMP;

-- 查询战术层（按部门分层）
SELECT DNAME, AVG(SAL) AS AVG_SAL FROM EMP E JOIN DEPT D ON E.DEPTNO = D.DEPTNO GROUP BY DNAME;

-- 查询运营层（每位员工的薪资）
SELECT EMPNO, ENAME, SAL FROM EMP;

2. 维度模型

应用场景： 通过事实表和维度表分析员工薪资。
案例：
事实表： EMP 表中的薪资（SAL）。
维度表：
部门维度：DEPT 表（部门编号、部门名称、部门位置）。
时间维度：假设有 HIREDATE（入职时间）。

-- 部门维度分析：按部门统计薪资总和
SELECT D.DNAME, SUM(E.SAL) AS TOTAL_SAL 
FROM EMP E 
JOIN DEPT D ON E.DEPTNO = D.DEPTNO 
GROUP BY D.DNAME;

-- 时间维度分析：按年份统计薪资总和
SELECT TO_CHAR(HIREDATE, 'YYYY') AS YEAR, SUM(SAL) AS TOTAL_SAL 
FROM EMP 
GROUP BY TO_CHAR(HIREDATE, 'YYYY');

3. 指标树模型

应用场景： 分解总薪资指标。
案例：
顶层指标： 全公司薪资总额。
中间层： 部门薪资总额。
底层指标： 员工个人薪资。

-- 顶层指标
SELECT SUM(SAL) AS TOTAL_SAL FROM EMP;

-- 中间层指标
SELECT DNAME, SUM(SAL) AS DEPT_TOTAL_SAL 
FROM EMP E JOIN DEPT D ON E.DEPTNO = D.DEPTNO