BI数据仓库需求文档
数仓开发岗位 kpi
数仓开发岗位kpi
数仓开发岗位的KPI（关键绩效指标）可以根据具体的业务需求和团队目标来设定。
以下是一些常见的数仓开发岗位KPI：
1. 数据仓库设计文档编写：考核数据仓库设计的规范性、完整性和准确性，包括概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计等文档的编写质量和数量。
2. 数据表开发与优化：考核开发的数据表是否满足业务需求，如数据表的结构、字段命名、数据类型、索引优化等，以及优化现有数据表的性能，如SQL查询优化等。
3. 数据质量保障：考核数据清洗、数据转换、数据加载等过程中的数据质量，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
4. 业务需求响应速度：考核对业务需求的响应速度和处理效率，包括与业务部门的沟通协作、需求理解和分析能力、开发进度把控等。
5. 系统稳定性与性能：考核数据仓库系统的稳定性和性能，如系统的可用性、容错性、扩展性、并发处理能力等。
6. 数据安全与合规性：考核数据的安全性和合规性，包括数据的加密、备份、恢复、审计等安全措施，以及遵守相关法律法规和公司政策。
7. 团队协作与沟通：考核团队协作能力和沟通能力，包括与团队成员的协作、跨部门沟通、问题解决能力等。
数据仓库-系统设计说明书
归一大数据平台数据仓库系统设计说明书受控不受控修改变更记录：目录1引言 (5)1.1文档编制目的 (5)1.2背景 (6)1.3词汇表 (6)1.4参考资料 (6)2总体设计 (7)2.1软件体系结构 (7)2.2系统运行体系......................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.1运行体系图..................................................................... 错误！未定义书签。
2.2.2程序/模块对应表............................................................ 错误！未定义书签。
2.3系统物理结构 (7)2.4技术路线 (8)3系统接口设计 (8)3.1用户接口 (8)4子系统/模块设计 (8)4.1数据仓库 (8)4.1.1ODL(操作数据)层设计 (8)4.1.2BDL(数据仓库)层设计 (10)4.1.3IDL(宽表)层设计 (11)4.1.4PDL(应用)层设计 (12)4.1.5PUB(维度)层设计 (15)4.1.6数据导出设计 (16)5数据结构与数据库设计 (17)6外部存储结构设计 (17)7故障处理说明 (17)8尚需解决的问题 (18)编写指南：本模板力图给出系统设计阶段可能包括的基本信息，重点在于和需求分析文档相联系。
描述系统整体情况。
如果某个章节在项目或当前阶段中无法描述，则可保留其标题，注明“不适用”；如果需要对本模板的个别章节详细描述，也可将其形成单独的文档，成为本文档附件。
若文档中的某个章节已经在其他项目文档中加以描述，可保留标题，注明“参见（文档编号）（文档名称）（条款）”。
形成正式文档后须删除斜体字内容。
0 报告编制要求这里列出本系统设计报告编制的经验性要求，须由系统设计人员参照其进行裁剪以确定本次报告编制的相关规定。
需求规格说明文档
需求规格说明文档需求规格是针对系统的需要和用户需求的详细描述。
它描述了系统的输入、输出、数据处理和用户界面，为软件开发提供了指导。
本文将详细介绍需求规格说明文档的相关内容。
1.文档概述需求规格说明文档的目的是描述系统的需求，以便开发人员能够理解和开发出满足用户需求的软件。
该文档包括系统的功能需求、数据需求、性能需求、质量需求、安全需求、界面需求等，也可以包括其他重要的信息，如特定的用户需求、可用性要求、可靠性需求和可维护性需求等。
2.详细描述系统概述部分包含以下内容：（1）系统名称和版本号。
（2）系统开发团队的名称、联系方式和职责。
（3）系统的目标和范围。
（4）用户对象和用户需求。
（5）系统的开发环境和运行环境要求。
2.2功能需求在功能需求部分中，需要描述系统的输入、输出、数据处理和功能性需求等。
（1）输入：系统的输入涵盖了所有从外部环境（如用户）传入的数据、信息和命令等。
此部分应该描述这些输入的类型、格式和限制。
（3）数据处理：数据处理部分包括了所有输入和输出的中间处理过程，应该描述数据的存储、转换和计算等过程。
（4）功能性需求：该部分描述了系统所需的各种功能，应该从用户与系统的角度描述，包括其对交互和操作的要求、其需求的流程和规则、故障恢复要求以及其他相关功能要求。
2.3数据需求在数据需求部分中，需要描述系统所使用的所有数据和数据结构。
（1）数据存储：此部分描述了应用程序中存储的所有数据。
此包括所有数据库、文件系统及其他数据存储方式。
描述应用程序的数据结构和数据格式。
（2）数据流：数据流部分描述了系统如何处理输入数据，并将其与输出数据结合起来，形成具有意义的输出。
（3）数据处理：数据处理包括所有与数据存储和数据流有关的额外处理过程。
例如，数据仓库和数据挖掘技术，以及其他相关处理。
性能需求部分描述了系统在执行过程中所需的性能要求。
该部分应涵盖处理速度、容量和可扩展性等方面的要求，或许还包括平台的适应性和可移植性等。
BIEE入门 超级好的文档
BIEE入门超级好的文档/honestyzeng/article/details/5608550 BIEE 项目迁移部署ü在目标服务器上安装Oracle BIEE并备份Repository、Catalog 及XML Publisher报表；üRepository存放在~/OracleBI/server/Repository文件目录下，复制.rpd 文件；üCatalog存放在~/OracleBIData/web/catalog，复制root文件夹；üPublisher报表存放在~/OracleBI/xmlp/XMLP/Reports文件目录下,复制Reports文件夹ü迁移过程：先停所有BIEE Server，将备份的文件复制到相应的BIEE安装目录；ü修改配置文件中的参数。
ü完成后启动BIEE服务，如果不发生报错即迁移成功BIEE入门篇之一 BIEE的安装最早拿到的安装文件的时候，其实是Siebel7.8，安装界面如下：安装也比较麻烦，安装了Siebel之后，还需要安装tomcat，当然没装jdk，那还得首先装jdk才行。
由于不是免费产品，所以在安装前需要获得一个授权文件，这个文件一般不掏钱是拿不到的。
登录界面如下：当时觉得Siebel不愧是CRM领域的专家，其产品在可用性上做的还是不错，起码效果很足，可以在Web界面上随意的托拽，图形、曲线、图表功能强大，界面美观。
后来拿到的是Oracle经过初步整合的产品，正式名字叫Oracle BIEE(Oracle商务智能企业版)，安装文件可以在Oracle网站上下载到，Windows 下的安装文件名是 biee_windows_x86_101330_disk1.zip，大小约1.3GB。
解压后，会有三个文件夹，如下图：其中Client_Ancillary文件夹中有Briefing Book Reader(BIEE提供报表快照的保存，快照文件使用该Reader工具来打开)和开放接口的安装文件。
finebi操作手册
finebi操作手册一、简介Finebi是一款功能强大的商业智能软件，旨在协助企业实现数据可视化和智能分析。
本操作手册将向您介绍Finebi的基本功能和操作方法，帮助您快速上手并充分利用Finebi的优势。
二、安装与登录1. 下载Finebi软件并进行安装。
2. 启动Finebi软件，进入登录界面。
3. 输入用户名和密码，点击登录按钮进行登录。
三、界面概述1. 导航栏：提供快速访问各个功能模块的入口。
2. 工作区：展示数据报表和分析结果的显示区域。
3. 工具栏：提供常用操作按钮，如保存、打印、导出等。
4. 数据源树：展示数据仓库中的数据表和字段信息。
5. 属性栏：显示当前选择的组件或元素的属性。
四、数据连接与导入1. 新建数据连接：点击导航栏中的“数据源管理”，选择新建数据源，根据指引填写连接信息。
2. 导入数据：在数据源树中选择数据表，右键点击选择“导入数据”，选择数据文件并进行导入。
五、报表设计与绘制1. 新建报表：点击导航栏中的“报表设计器”，选择新建报表，选择所需的数据表和字段。
2. 设计报表页面：拖拽相应组件到工作区，如表格、图表、文本框等，通过调整组件属性设定展示效果。
3. 进行数据绘制：选中需要绘制数据的组件，选择对应的数据字段进行绑定，点击运行按钮生成报表。
六、数据分析与计算1. 数据透视：在报表设计中，选择表格组件，通过右键点击选择“生成交叉表”，设置行列和数值字段，生成数据透视表。
2. 图表分析：在报表设计中，选择图表组件，通过右键点击选择“生成图表”，选择合适的图形类型，设定图表的数据和样式。
3. 数据过滤与排序：通过选中表格组件，点击属性栏中的“过滤”或“排序”按钮，设定数据过滤和排序方式。
4. 数据计算：在报表设计中，通过选择相应组件，点击属性栏中的“计算”按钮，设定数据的计算方式和条件。
七、报表发布与分享1. 报表保存：在工具栏中点击保存按钮，将报表保存到指定位置。
2. 报表导出：在工具栏中点击导出按钮，选择导出格式，将报表导出为Excel、PDF等格式。
数仓设计文档模版
数仓设计文档模版数仓设计文档模版1. 引言：数仓设计文档旨在提供一个全面、一致、可靠的指导，用于规划、设计和实施一个高效的数据仓库解决方案。
本文档将详细阐述数据仓库的结构、组件和运作方式，并提供一系列最佳实践和建议，以帮助项目团队成功地建立和管理数据仓库。
2. 背景：本章节介绍项目的背景和目标，阐述为什么需要建立一个数据仓库，以及数据仓库所期望达到的业务和技术目标。
3. 数据需求分析：在本章节中，对业务需求进行详细的分析和梳理。
首先，列出项目中所涉及的所有业务部门和相关业务过程。
然后，对每个业务过程进行进一步的分解，识别需要收集和分析的数据。
4. 数据模型设计：在本章节中，描述数据仓库的逻辑和物理结构。
首先，设计维度模型，识别业务事实和维度，构造星型或雪花模型。
然后，定义事实表和维度表之间的关联关系和层级结构。
5. 数据抽取和转换设计：本章节详细描述数据仓库的数据抽取、清洗和转换过程。
首先，定义数据抽取的来源和频率，选择适当的数据抽取工具和技术。
然后，设计数据清洗和转换规则，确保数据的一致性和完整性。
6. 数据加载和管理：在本章节中，描述数据从数据源到数据仓库的加载和管理过程。
包括数据加载的时间频率、增量加载和全量加载的策略。
还需要定义数据质量的标准和度量，并实施数据监控和校验机制。
7. 数据访问和报表设计：本章节介绍数据仓库的数据访问和报表设计。
首先，定义用户需求和访问权限。
然后，设计适当的报表和分析工具，满足用户需求。
8. 项目计划和风险管理：本章节详细描述项目的计划和风险管理。
包括项目的时间安排、资源分配和沟通策略。
还需要评估项目的风险，并提供相应的风险处理计划。
9. 总结和建议：本章节对整个设计文档进行总结，并提供进一步的建议和指导。
需要强调数据仓库的重要性和潜在的业务价值，并提供后续维护和优化的建议。
总结：本文档提供了一个全面、一致、可靠的指导，用于规划、设计和实施数据仓库解决方案。
通过遵循本文档中的最佳实践和建议，项目团队可以成功地建立和管理一个高效的数据仓库，为业务决策提供有力支持。
数据建库方案
数据建库方案第1篇数据建库方案一、项目背景随着信息化建设的不断深入，数据已经成为企业、政府及各类组织的重要资产。
为充分发挥数据价值，提高管理效率，降低运营成本，本项目旨在建立一套完善的数据建库体系，以满足各类业务需求。
二、项目目标1. 建立一套标准化、规范化的数据建库流程。
2. 构建高质量、易维护的数据仓库，确保数据的准确性、完整性和一致性。
3. 提供高效、灵活的数据查询、统计和分析功能，满足业务需求。
4. 确保数据安全，遵循相关法律法规，保护个人隐私。
三、数据建库原则1. 合法合规：遵循国家相关法律法规，确保数据采集、存储、使用等环节的合法性。
2. 实用性：以满足业务需求为导向，确保数据建库的实用性和可操作性。
3. 标准化：采用统一的数据标准，规范数据采集、存储、处理等环节。
4. 安全性：加强数据安全防护，确保数据不被非法访问、泄露或篡改。
5. 可扩展性：预留足够的扩展空间，满足未来发展需求。
四、数据建库流程1. 数据采集（1）明确数据来源，确保数据真实、准确、完整。
（2）根据业务需求，确定数据采集范围和频率。
（3）采用技术手段，实现数据的自动采集、清洗和转换。
2. 数据存储（1）选择合适的数据库系统，如关系型数据库、非关系型数据库等。
（2）建立数据存储结构，设计合理的表结构、字段和索引。
（3）确保数据存储的安全性、可靠性和可扩展性。
3. 数据处理（1）对数据进行清洗、去重、校验等操作，确保数据质量。
（2）根据业务需求，对数据进行整合、加工、分析等处理。
（3）建立数据更新机制，定期检查和更新数据。
4. 数据查询与分析（1）提供多维度、多角度的数据查询功能，满足不同业务需求。
（2）利用数据分析工具，对数据进行统计、分析和可视化展示。
（3）根据业务需求，定制化开发数据分析模型。
5. 数据安全与合规（1）遵循国家相关法律法规，确保数据合规性。
（2）加强数据安全防护，防止数据泄露、篡改等风险。
（3）定期进行数据备份，确保数据可恢复。
BI应用中的三大矛
因为近期工作的变更，一直在忙一些杂七杂八的东西，工作交接、离职手续及对新工作的思路整理，目前还处在这个阶段，所以可能近期没有比较新的内容跟大家分享，最近的几篇文章会以一些总结的内容为主，主要是对之前的工作中的一些感想。
但相信之后会有更加丰富的数据分析相关的内容向大家呈上，因为我相信我要去的新公司是一个朝气蓬勃、充满创意和挑战的地方，而最重要的是他们对数据的重视和理解。
看到文章标题，相信大家已经知道这篇文章还是关于BI方面的，其实这是我刚进现在所在公司的时候所写的一篇文章，现在回头看来即使一直努力地在协调好这些矛盾，但说实话最终没有一个是真正完完全全的解决了的。
我相信如果其他公司也是自己搭建BI系统的话，多多少少也会遇到这些问题，可能其中的一两个矛盾现在也正困扰着大家，我这里提供了我的解决方案，至于可行性和效果，有待大家去验证。
矛盾一：业务部门对数据的理解与数据部门对需求的理解把它放在第一位是因为这个直接影响着数据所能发挥的效用，或者说这个矛盾没协调好的话，数据所能创造的价值将大打折扣。
造成这个矛盾的原因就是业务部门无法了解数据的获取、处理、计算整个流程，从而对数据的含义和用处产生了自己的理解；同时数据部门无法真正了解业务需求，不清楚数据到底用于何处，为了监控或评估产品的哪个方面，于是无法提供最优或最有效的数据。
解决方案：建立业务部门与数据部门间的接口。
这个接口包括规范的流程、详细的文档、合理的数据展现，而最重要的还是能够衔接起业务和数据之间的人。
首先是数据需求流程的规范化，也就是需求一般由业务部门提起，通过数据部门对数据的获取和计算将结果返回给业务部门，这个流程中业务部门不仅要提供数据的规则，同时应该对获取数据的目的、指标的定义、用处和价值做出详细的描述；而数据部门不仅要给出最终数据，同时需要对指标的获取途径、计算方法作出解释，最终的目的都是为了使双方在理解上能够达成一致。
其次是详细的文档。
这个其实就是上面所说的流程中必然会产生的两类文档：数据需求文档和数据解释文档（在数据仓库里面是元数据的重要组成部分，关于数据仓库的元数据一直想整理一篇文章出来，希望在之后尽快贴上来），文档的内容基本就是包含上面流程中提到的那些内容。
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BI数据仓库需求文档
一、基础信息
a)业态表：业态名称，业态创建时间，业态负责人，业态负责人电话，业态负责人邮箱，商品负责人，商
品负责人电话，商品负责人邮箱，仓储负责人，仓储负责人电话，仓储负责人邮箱，客户负责人，客户负责人电话，客户负责人邮箱，活动负责人，活动负责人电话，活动负责人邮箱
b)业务线表：
c)商品
i.商品信息
ii.供应商信息
iii.订单信息
iv.售后信息
d)库存
i.入库
ii.出库
iii.损耗
e)配送
i.
f)客户（商户）
i.B端（商户）
ii.C端（会员）
g)活动
i.活动类型
ii.活动投入
iii.活动效果
二、指标信息
a)管理层
b)业务线
c)项目公司
i.全时业务
1.全时汇
2.全时便利
3.全时生活
4.全时生鲜
ii.非全时业务
1.咖啡烘焙
2.复华餐饮
3.复华生命
4.撞见旅行
5.盛思传媒
6.全时支付
7.跨境电商。