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移动业务数据集市多维模型的设计与实现
随着移动业务的广泛应用，移动业务数据的分析和利用变得越来越重要。为了有效地管理和利用这些数据，设计和实现一个移动业务数据集市多维模型是必要的。
一、多维模型的概念和优势
多维模型是一种数据模型，用于描述和分析数据的不同维度。多维模型将数据按照各个维度划分，从而可以更加灵活地对数据进行分析和查询。与传统的关系数据库模型相比，多维模型有以下优势：
1.更高效的查询：多维模型将多个维度组织成多个交叉表，可以更快速地完成复杂查询，而传统的数据库需要通过多个表连接实现查询，查询效率较低。
2.更加直观的数据分析：多维模型以图形化的方式展示数据，便于用户进行数据分析和挖掘。
3.更加易于理解和使用：多维模型通过维度和指标的概念，将数据从用户的角度进行抽象和描述，使得用户能够更加直观地理解数据并进行分析和使用。
二、移动业务数据集市多维模型的设计
1.模型的结构和维度
移动业务数据集市多维模型应该包含若干个交叉表，每个交叉表都由多个维度和一个或多个指标组成。具体的维度和指标应该根据具体的业务需求来确定。一般而言，移动业务数据集市多维模型包含以下几个维度：
1.时间维度：按照年、月、日、时分秒等时间节点进行划分。
2.地域维度：按照省、市、县等地域进行划分。
3.用户维度：按照用户的属性（如性别、年龄、职业等）进行划分。
4.业务维度：按照业务类型（如电话、短信、流量等）进行划分。
5.设备维度：按照设备的属性（如品牌、型号、操作系统等）进行划分。
2.指标的定义和度量
移动业务数据集市多维模型涉及到的指标非常广泛，如用户数、用户增长率、用户满意度、ARPU等等。需要对这些指标进行定义和度量，以便在多维模型中进行分析和挖掘。具体的指标定义和度量应该根据业务需求和数据特点来确定。
3.基础数据的抽取和清洗
针对移动业务数据集市多维模型的数据源包括各种应用系统、数据特征鲜明，需要对基础数据进行抽取和清洗，确保数据的准确性和一致性。比如，需要对数据的时间维度进行格式化、去重、质量控制、规范化等处理，才能保证数据的准确性和可靠性。
三、移动业务数据集市多维模型的实现
1.多维数据模型的构建
数据仓库是由多个数据仓库对象组成的，而多维数据模型就是其中一种数据仓库对象。因此，在实际实现中，需要先设计好多维数据模型，包括维度的设计和指标的定义。接着，在数据仓库里的维度表、事实表，以及其他辅助表的建立基础上，定制ETL工具，将数据抽象、清洗、转化以及加载至数据仓库中。
2.BI系统的构建
BI系统包括多种工具，主要有报表、分析和可视化等方面。常见的工具有Cognos、Businessobjects等。在数据仓库数据抽取、清理、转化和导入数据的过程中，可以直接使用这些BI工具，进行数据建模、报表、数据挖掘以及数据可视化等操作来完成互联网业务数据仓库BI系统的建设。
四、总结
移动业务数据集市多维模型的设计和实现是对移动业务数据进行管理和利用的重要手段。多维模型可以更加灵活地对数据进行分析和查询，可以更加直观地进行数据分析和挖掘。移动业务数据集市多维模型的设计需要考虑业务需求和数据特点，并对数据进行抽取和清洗。在实现过程中，需要考虑多维数据模型的构建和BI系统的建设。