主题数据区的设计

标签 | 数据分析

关于主题数据区的设计，首先需要明确的是按照什么对数据进行归类。大的原则，当然还是按照业务来分类，但是分类的出发点不同，划分的类别也不相同。例如针对机场数据，可以从业务特征分类，那么可以分为运行保障、旅客服务、航班资源等；如果按照功能区分类，则可以分为空侧、陆侧、航站楼侧等。

不管采用什么原则对数据进行分类，我认为都需要遵循以下两个原则：

• 保证数据的分类是正交的：正交的数据分类可以避免数据的重复。例如航班与旅客存在关联关系，但只允许这二者之间存在一个交点，旅客的信息不允许出现在航班中，航班的信息也不允许出现在旅客中。如果需要，通过主外键关联。

• 保证数据类别的抽象层次处于同一个层次：这是SLAP（单一抽象层次原则）的体现，如果数据类别的层次不一致，就会失去数据的平衡。例如航班主题与货运主题就不在一个抽象层次上，货运主题与行李主题为同一抽象层，两者的共同抽象为物流，物流主题与航班主题才是同一个抽象层次。

当然，对于主题数据区的数据，从分类的依据看，在满足以上两个原则的基础上，我认为还是应贴近 数据特征 的角度进行类别划分，并尽量保障数据的类别是正交的，同时在保证数据存取性能的前提下，力求更细的数据粒度。而在数据集市区，才会根据不同的业务流程、业务目标去建立集市。建立集市的基础是主题数据，一个正交的主题数据（甚至可能遵循三范式）才能更好地满足集市的业务需求，对其进行重用。

所谓“数据特征”，就是该数据的本质属性，是体现了最基础特征信息的数据。这就要求对数据进行抽象，撇开数据源对业务的影响，也要撇开业务场景对分类的影响。可能符合某个数据特征的数据同时来自多个系统，也可能它同时为多个业务场景提供服务。在机场数据领域，最根本的具有本质属性的数据就是：

• 航班

• 旅客

• 物流

• 资源

• 气象

• ……

在确定了第一级主题（也可以认为是主题域，即subject area）后，在讨论下一级数据分类时，我们出现了分歧。最初提出的类别草案中，将“航班旅客信息”放到了旅客主题中，该信息包括：

• 值机截载旅客统计信息

• 登机截载旅客统计信息

• 起飞截载旅客统计信息

• 实时旅客数据：如实时值机人数、实时登机人数、实时安检人数

• 累计旅客数据：如累计值机人数、累计登机人数、累计安检人数

我认为这种划分是不合理的，虽然这里的信息都与旅客相关，但这些信息并非旅客的明细数据，同时它又与具体某个航班是粘连在一起的。到底该怎么归属呢？类似这样的场景，旅客的一些数据在特性上无法清晰地界定到底属于哪一个主题，因为在关系上，可能这些数据属性与两个乃至多个主题都存在一定关系，分类时就容易混淆。