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在进行数据仓库构建之前，首先需要确定数仓构建的目标与需求，进行全面的业务调研。您需要了解真实的业务需求是什么，以及确定整个业务系统能解决什么问题。

业务调研

充分的业务调研和需求分析是数据仓库建设的基石，直接决定数据仓库能否建设成功。在数仓建设项目启动前，您需要请相关的业务人员介绍具体的业务，以便明确各个团队的分析员、运营人员的需求，沉淀出相关文档。

您可以通过调查表、访谈等形式详细了解以下信息：

1.用户的组织架构和分工界面。例如，用户可能分为数据分析、运营、维护部门，各个部门对数仓的需求不同，您需要对不同部门分别进行调研。

2.用户的整体业务架构，各个业务模块之间的联系与信息流动的流程。梳理出整体的业务数据框架。

3.各个已有的业务系统的主要功能及获取的数据。

本教程中以A公司的电商业务为例，梳理出业务数据框架如下图所示。A公司的电商业务板块分为招商、供应链、营销、服务四个板块，每个板块的需求和数据应用都不同。在您构建数仓之前，首先需要明确构建数仓服务的业务的板块和需要具体满足的业务需求。

此外，您还需要进一步了解各业务板块中已有的各数据功能模块。功能模块通常和业务板块紧耦合，对应一个或多个表，可以作为构建数仓的数据源。下表展现的是一个营销业务板块的数据功能模块。

本教程中，假设用户是电商营销部门的营销数据分析师。数据需求为最近一天某个类目（例如：厨具）商品在各省的销售总额、该类目Top10销售额商品名称、各省客户购买力分布（人均消费额）等，用于营销分析。最终的业务需求是通过营销分析完成该类目的精准营销，提升销售总额。通过业务调研，我们将着力分析营销业务板块的交易订单功能模块。

需求分析

在未考虑数据分析师、业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研建设的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。

需求分析的途径有两种：

• 根据与分析师、业务运营人员的沟通获知需求。
• 对报表系统中现有的报表进行研究分析。

在进行需求分析阶段，您需要沉淀出业务分析或报表中的指标，以及指标的定义和粒度。粒度可以作为维度的输入。建议您思考下列问题，对后续的数据建模将有巨大的帮助：

• 业务数据是根据什么（维度、粒度）汇总的，衡量标准是什么？例如，成交量是维度，订单数是成交量的度量。
• 明细数据层和汇总数据层应该如何设计？公共维度层该如何设计？是否有公共的指标？
• 数据是否需要冗余、沉淀到汇总数据层中？

举例： 数据分析师需要了解A公司电商业务中厨具类目的成交金额。当获知这个需求后，您需要分析：根据什么（维度）汇总、汇总什么（度量）以及汇总的范围多大（粒度）。例如，类目是维度，金额是度量，范围是全表。此外，还需要思考明细数据和汇总数据应该如何设计、是否是公共层的报表、数据是否需要沉淀到汇总表中等因素。

需求调研的分析产出通常是记录原子与派生指标的文档。

本文来自 阿里云文档中心 MaxCompute 确定需求

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