向上鉆取是在某一維上將低層次的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)概括到高層次的匯總數(shù)據(jù)，或者減少維數(shù)。舉個(gè)例子：將北京、上海、廣州等三個(gè)省市的機(jī)票出票量進(jìn)行匯總來(lái)查看北上廣一線城市的出票情況。

而向下鉆取則相反，從匯總數(shù)據(jù)深入到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察或增加新的維度。舉個(gè)例子：將2016第一季度的出票量進(jìn)行下鉆，查看具體1月、2月、3月三個(gè)月的每月的出票量。

• 切片和切塊：在一部分維上選定值后，關(guān)心度量數(shù)據(jù)在剩余維上的分布。如果剩余的維只有兩個(gè)，則是切片，如果有三個(gè)或以上，則是切塊。

切片是選定特定的值進(jìn)行分析，在立方體（Cube）上的感覺(jué)就是選定一個(gè)維度后進(jìn)行的平面切分，就像是一刀切。舉個(gè)例子：只選擇機(jī)票這個(gè)票種的銷售數(shù)據(jù)，或者2016第一季度的數(shù)據(jù)。

切塊是選擇維度中特定區(qū)間的數(shù)據(jù)，或者某批特定值進(jìn)行分析，在立方體（Cube）上的感覺(jué)就是揮幾刀切出一塊。舉個(gè)例子：2016第一季度到2016第二季度的銷售數(shù)據(jù)。

• 旋轉(zhuǎn)：變換維的方向，即在表格中重新安排維的放置(如行列互換)。舉個(gè)例子：圖一數(shù)據(jù)方（Cube）中季度維度和城市維度的旋轉(zhuǎn)互換。

在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)方（Cube）的過(guò)程中，由于業(yè)務(wù)靈活多變，導(dǎo)致了構(gòu)建的業(yè)務(wù)模型隨之經(jīng)常發(fā)生變化，而業(yè)務(wù)維度和量度一旦發(fā)生變化，研發(fā)人員需要把整個(gè)Cube（多維立方體）重新定義并生成，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理只能在此Cube上進(jìn)行多維分析，這樣就限制數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理快速改變問(wèn)題分析的角度，從而使數(shù)據(jù)分析平臺(tái)成為死板的日常報(bào)表系統(tǒng)。

為了避免這一情況，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在前期過(guò)程中，就需要理解數(shù)據(jù)并且構(gòu)建出符合業(yè)務(wù)的多維數(shù)據(jù)模型，包括：

源數(shù)據(jù)如何拆分到不同字段中？

例如如何把季度拆分到日期的格式，日期date拆分成yyyy-MM-dd這樣的字段格式進(jìn)行存儲(chǔ)。

哪些字段用于維度？

例如季度、城市、票種等都可以作為維度字段。

哪些字段用于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)？

例如出票量、銷售額這些都可以作為指標(biāo)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)使用。

使用什么樣的規(guī)則來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合？

例如是進(jìn)行簡(jiǎn)單的匯總，還是要進(jìn)行一般的加減乘除，又或者更復(fù)雜的規(guī)則進(jìn)行聚合。

用戶經(jīng)常使用的組合查詢是？

例如經(jīng)常把季度和城市進(jìn)行組合查詢匯總，這些都需要提前考慮清楚。

排序規(guī)則？

例如經(jīng)常會(huì)按照出票量和時(shí)間等進(jìn)行排序。

掌握以上幾點(diǎn)以后，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一旦多維數(shù)據(jù)模型建成后，OLAP聯(lián)機(jī)分析并沒(méi)有想象的那么復(fù)雜。大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)在這個(gè)巨大Cube的支持下，直接把維度和度量的生成交給數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理 ，由數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理自己定義好維度和度量之后，Hadoop會(huì)將業(yè)務(wù)的維度和度量直接翻譯成MapReduce運(yùn)行，并最終生成業(yè)務(wù)報(bào)表。

本文由 @徐鵬 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。