带你看透数据仓库的演变史( 三 ) _数据仓库

数据访问层：通过多样化的前端展现工具，实现数据的分析，形成市场经营和决策工作所需要的业务信息和知识，采用的就是前面所说的Brio工具。
5、业务为王的九大主题
数据仓库的第一个特点是面向主题(Subject Oriented)，中国移动经营分析系统业务规范1.0版本开篇所说的话很好的诠释了对主题的理解：
“为适应日趋激烈的市场竞争环境，提升中国移动的企业核心竞争力，应充分利用业务支撑系统产生的大量宝贵的数据资源，建立移动经营分析系统，实现对信息的智能化加工和处理，为市场经营工作提供及时、准确、科学的决策依据”
“本业务规范包含对中国移动经营分析系统过的总体说明、基本层次结构、系统功能、专题分析、系统管理、外部系统的接口、指标要求等方面的内容，从功能上涵盖了客户发展分析、业务发展分析、收益情况分析、市场竞争分析、服务质量分析、营销管理分析、大客户分析、新业务及数据业务发展分析、合作服务分析九大主题” 。
这九大主题对于移动业务的抽象和概括是相当的全面和精准，非常具有前瞻性，后面所有的领域模型、逻辑模型、物理模型都是围绕这九大主题展开的。

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关于模型设计自己没机会参与，因为刚进公司，啥都不懂，记得参加过几次项目例会（亚信是当时的集成商），印象最深的就是亚信北京研发的数据模型专家在那边讨论模型的设计方案，还有跟局方的争论，一些新的名词不停的跳出来，什么erwin、概念模型、逻辑模型、物理模型、ER图，PDM等等，自己一头雾水。
下图是中国移动业务的概念模型。

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下图是其中的事件主题的逻辑模型。

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第一代数据仓库的建设持续了一年多，其实跟我没多大关系，只有使用上的一些体会，九大主题建设完成后最大的感受是可以用BI工具看报表了，但九大主题使用的人并不是很多。
现在很容易想明白原因，因为第一代数据仓库基本还是技术驱动，虽然经营分析系统规范有集团公司的顶层业务规划，但到了省公司业务人员参与度就低了，规范如何跟本地业务相结合一直是数据仓库的巨大挑战。
但无论如何，2005年是值得庆祝的一年，因为我们的数据仓库起航了，从0到1总是有很大的意义。