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　　目前，经营分析所获取的数据源来自综合营帐系统、计费系统、客服系统和结算系统，主要也就是来自前两者。对于不同的厂商，它们的系统各自不同，通过分析看到，它们的结构自然都是类似的，因为毕竟有一个综合营帐系统的技术规范在那里，并且也经过一段时间的洗礼，厂商也不能走得太远。它们对于详细的处理细节可能不尽相同，但是对于最终我们关注的结果性的数据结构，还是可以统一的。目前，在ODS层，我们没有统一，因为历史原因，我们现在也很难统一这一层，但是毫无疑问，这一层在一定程度上也是可以统一的，将主要差异体现数据源到ODS的规则上，而不要体现在结构上，只是目前做到统一DW层还是比较现实的。在此，可以将这些需要关注的结果性数据归类如下：

　　即开帐完毕后，得出所有用户应该缴付的费用，这些信息存储在月帐单中。我们每月收到联通寄来的帐单上面，明细列出本地通话费多少、长途费、漫游费多少，这就是从月帐单中来的。月帐单中存放的是所有开帐用户在某个帐期内每种费用类型的费用。通常情况下，这里还存放着优惠费用和减免费用。优惠费用有详单级优惠、帐单级优惠，详单级优惠指在详单二次批价时所作的优惠，在月帐单中，通常也将这些值复制过来。帐单级优惠则指在开帐时为用户所作优惠。优惠费用在月帐单表中有两种方式表示，一种在列上体现，月帐单有优惠字段，在这里存放一个值表示优惠信息，一般为正值；还有一种是在行上体现，通过费用类型体现这笔费用是一个帐务优惠，一般为负值，这样累加起来的应收就会去掉这种优惠。

　　首先，我们要明确统一DW模型的目的。在经营分析数据仓库中，我们一般将它划分层ODS、DW和DM层，DW层指的是位于ODS之上，DM层数据之下的那一层数据结构，这一层的数据结构的主要任务是完成数据的预处理和沉淀。ODS的全称是Operational Datastore，它基本是按照数据源的模式存储数据，也就是偏向于事务型的数据存储，从这一层的数据结构，我们要进行OLAP分析很困难，因为它不是维度建模的，虽然我们在数据源到ODS这一过程的主要任务是进行代码转化（将代码转换为ID）和数据清洗。ODS层存在的目的在于降低数据仓库系统与OLTP系统的耦合程度，因为从OLTP数据源到ODS层表的规则一般都是非常简单，数据源抽取的规则复杂度很低。ODS层存在的另一个目的是提供即席查询，诸如离网客户名单，高价值客户名单等，涉及到详细信息时，必须从ODS层出数据。

　　正是由于用户需求的频繁变化，我们必须要有一个强大而稳定的DW层表，它包含绝大多数的分析维度和度量，并且具有足够时间跨度的数据沉淀。这种数据沉淀必须要是稳定的，在经营分析系统建设初期，数据沉淀的概念还是不清楚的，很多情况是将在若干维度汇总若干度量的数据当作沉淀，但是一旦从一个新的维度分析同样的度量，那么这个汇总数据一点用都没有。另外，这个DW层必须是和OLTP系统是绝对低耦合的，DW应该只和业务主题、分析逻辑相关，而不应该同OLTP系统的某个字段扯不清。只有这样，我们的DW层才能被复用。对于用户不断变化的需求，DW设计在一定范围内也要能够适应这种变更，这就要求对扩展性设计的要求。综上所述，设计DW层要达到以下目标：