以好奇心日报为业务原型，说说大数据平台的数据建模过程

发表: 2017-09-26 浏览: 2674

数据建模数据运营数据产品

数据模型是数据平台的基石，是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节，为后续数据清洗（ETL）、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好，后面工作也会更容易，模型做的不到位，一些报表做起来耗时耗力又吃资源，甚至无法实现。

数据建模一般要经历主题和主题域分析、概念模型、维度设计、指标整理、逻辑模型、物理模型。今天我们以好奇心日报为业务原型，探讨下数据模型建设过程（本人非好奇心员工，好奇心老板看见如果觉得对数据化运营有所帮助记得给我加鸡腿）。

好奇心是内容型产品，有NEWS、LABS两个频道，有不同新闻分类和独立的栏目，商业模式以在线广告为主。为什么选好奇心日报呢，一方面它确实是目前鱼龙混杂的内容产业中的一股清流，新媒体的一个标杆，以好奇心驱动坚持做有品质的内容、筛选最有价值信息、全球最新动态；更主要的是它的产品线全面，有APP、PC网站、移动网站、订阅号、小程序，同时也运营着今日头条、网易、微博等各大媒体公号，且成绩有目共睹。产品线全面、业务规模适中，作为业务原型讨论数据建模最合适不过了。

了解数据仓库的，都知道数据仓库是面向主题，也就是其中的数据是按主题进行组织的。首先从分析主题入手，主题是在较高层次上对业务数据进行梳理、归类，一个主题基本对应一个宏观的分析面。主题域是确定主题中包括的数据分析范围及边界。确定了主题及主题域，数据平台对外输出能力也基本确定了。好奇心业务来说可以分为内容生产运营、营销、用户、广告收入四个方面。再对主题进一步细化出子主题，例如广告主题可以拆除订单分析、营收分析、广告位分析、品牌主分析、业绩分析，子主题也就是主题的边界。

下面我们分别展开说说四个主题的内容：

用户分析分基本信息、行为分析、商业兴趣三个子主题，基本信息就是常见的人口属性包括性别、年龄、地域、职业、职务、月收入等；行为分析包括用户触点（用户访问好奇心的入口，是App，还是订阅号，还是同时使用多个）、习惯时段、访问轨迹、评论、参与投票等互动行为；商业兴趣是指用户对那些新闻分类、栏目、或者内容主题的喜好程度，可以用于指导内容生产和个性化推荐。

内容运营可以分为流量分析、内容分析、作者分析、第三方平台分析，流量分析就是常规的网站、App的各频道、栏目的PV、UV、日活数等等指标，同时还要按媒介来源细化到Organic、Syndication、Socail等不同维度和维层；内容分析可以从单篇文章、单个分类进行分析，例如获取某一篇文章在不同平台的阅读量、点赞数、互动数，也可以分析某篇热点文章从发布、预热、引爆、衰退的过程；作者分析是从生产者角度进行汇总分析，作者的文章产量、文章阅读数、互动数、用户喜好程度等等分析，如果每个编辑记者都制定了KPI就可以很快捷的知道KPI达成情况。第三方平台分析是指分析分发到订阅号、小程序、今日头条号、网易号上的阅读、互动、分析、回流情况。

营销推广分为推广分析、渠道分析、活动分析，推广分析是指付费广告推广，汇总投放目标、曝光展示、点击、下载激活，进行推广效果评估，获客成本分析；渠道分析是从渠道角度分析用户留存、活跃、互动，以评估渠道质量，渠道和推广还是有区别的，例如在今日头条这个媒体渠道，会做多次推广。活动分析一般是市场、运营组织的用户参与的营销活动分析、接触人数、参与人数、转化人数等等。

广告收入分为营收分析、广告订单分析、广告位分析、品牌主分析，从总收入、订单、单个广告位、品牌主、销售经理、销售大区不同维度分析收入贡献，挖掘销售潜力，降低广告库存，提高售卖率和广告单价。

概念模型是主题的基础上，识别出主题中的对象，以及建立对象之间的关系，列出对象的较核心的属性。例如我们为好奇心日报提炼出产品（App、PC网站、小程序等）、用户、用户行为、文章、编辑等对象，并描述了对象之间的关系以及表述对象的核心属性。

逻辑模型是将概念模型具象化，为对象增加必要的属性。下图是使用一款在线工具ProcessOn画的部分逻辑模型，还可以使用更专业的建模工具ERWin和PowerDesigner。

物理模型是把上述逻辑模型的内容，在具体的物理介质上实现出来，确定字段类型、取值范围、采用MySQL、Oracle等建立数据库表，这里就不详细展开介绍。

最后对业务涉及的维度和度量进行梳理，维度越丰富，粒度越细，做数据分析时就可以挖地越深入。正如数据仓库权威专家Kimball所说，数据仓库的能力直接与维度属性的质量和深度成正比。比如时间维度可以分为季度、月、周、日四个层次，但周和日还可以还可以细化出周天、日时段两个子维度，汇总一段时间内的周一到周日的启动次数（日然运营，排除推广干扰），可以看出用户从周一到周日的使用规律，同时还可以组合地域，看某一地方用户周一到周日的使用规律，日时间段同理。当然粒度越细，对数据收集和处理的要求越高。维度建模有专门的方法论，需要根据业务规模、最终需求设计合理的维度模型。

下面是根据业务梳理的维度和度量指标，大家可以尝试组合下，是否能够满足日常运营的需要，如果觉得不够可以考虑下怎么扩展。

维度