数据仓库专题20-案例篇：电商领域数据主题域模型设计v0.2(改进意见征集中）

一、电商分类（平台+自营+复合）

（1）平台型电商：淘宝+天猫+百度Mall等；

（2）自营型电商：

2.1 综合型：京东（早期）+当当（早期）；

2.2 垂直型：好像这种类型越来越少了；

（3）复合型电商（平台+自营）：京东+当当+亚马逊等；

 二、平台型电商特点（三无+两有+一核心）

（1）三无：无商品、无库存、无物流；

（2）两有：有钱+有人；

（3）一核心：数据

三、主题域模型-L0级：v.1

四、主题域模型-L1级：v0.1

五、主题域模型划分要点

主题域模型设计要点：
1.对标法；
2.归纳法；
以上两种方法都会面临同样的问题，即数据主题域划分的依据和可信度问题。如果针对 熟悉的行业或者相对成熟的行业领域，其实对标法，足够结果问题。而如果是非专业领域，则建议前期不必追究，后续逐步完善的应对策略。在没有对数据进行深入 分析的时候，主题域的分类，肯定是会有问题。即：
1.成熟领域（熟悉）：直接对标；
2.非常熟（熟悉）领域：总结归纳，逐步、迭代完善。

六、数据分类体系

1.领域：domain

2.主题域：subject area；

3.主题：Topic；

七、未完待续

未完待续，意见征集中，欢迎回复留言，如果对于分布式数据仓库建设有兴趣，可加群：

分布式数据仓库建模 398419457；