基本概念
- 业务板块：业务板块定义了数据仓库的多种命名空间，是一种系统级的概念对象。当数据的业务含义存在较大差异时，您可以创建不同的业务板块，让各成员独立管理不同的业务，后续数据仓库的建设将按照业务板块进行划分。在Dataphin中，项目可以归属至业务板块以实现规范建模功能，同一个业务板块中可能包含多个不同的项目，所以业务板块与项目的关系为1：N。
- 数据域：数据域主要用于存放同一业务板块内不同概念的指标。例如，您可以划分出商品域、交易域、会员域等，用于存放不同意义的指标。
- 业务过程：业务过程即业务活动中所有的事件，通常为不可拆分的事件。创建业务过程，是为了从顶层视角，规范业务中的事务内容的类型及唯一性。
- 维度：维度即进行统计的对象。通常，维度是实际客观存在的实体。Dataphin遵循Ralph Kimball的维度建模理论，创建维度，即从顶层规范业务中实体（或称主数据）的存在性及唯一性。维度及维度组合，也是派生指标的统计粒度。
- 指标：指标分为原子指标和派生指标。派生指标是以原子指标为基准，组装统计粒度、统计周期及业务限定而生成的。
- 原子指标是对指标统计口径、具体算法的一个抽象。根据计算逻辑复杂性，Dataphin将原子指标分为两种：
- 原生的原子指标：例如支付金额。
- 衍生原子指标：基于原子指标组合构建。例如，客单价通过支付金额除以买家数组合而来。
- 派生指标是业务中常用的统计指标。为保证统计指标标准、规范、无二义性地生成，OneData方法论将派生指标抽象为四部分：派生指标=原子指标+业务限定+统计周期+统计粒度。
- 业务限定：统计的业务范围，用于筛选出符合业务规则的记录（类似于SQL中where后的条件，不包括时间区间）。原子指标是计算逻辑的标准化定义，业务限定则是条件限制的标准化定义。
- 统计周期：统计的时间范围，也可以称为时间周期。例如最近1天、最近30天等（类似于SQL中where后的时间条件）。
- 统计粒度：统计分析的对象或视角，定义数据需要汇总的程度，可以理解为聚合运算时的分组条件（类似于SQL中group by的对象）。粒度是维度的一个组合，指明您的统计范围。例如，某个指标是某个卖家在某个省份的成交额，则粒度就是卖家、省份这两个维度的组合。如果您需要统计全表的数据，则粒度为全表。在指定粒度时，您需要充分考虑到业务和维度的关系。统计粒度也被称为粒度，是维度或维度组合，一般用于派生指标构建，是汇总表的唯一性识别方式。
参考资料：《阿里-dataphin使用教程.pdf》
