1、運營平臺 KPI 接入營銷研發部-零售平臺-采購平臺日期： 2015/11KPI 方案業務數據OLAP(Mondrian驅動)聯機分析處理事實表，維度表OLAP4JMicrosoftSAPMondrian (Open source)Saiku SELECTNON EMPTY Hierarchize(Measures.預測GMV, Measures.計劃GMV, Measures.實際GMV) ON COLUMNS,NON EMPTY Hierarchize(Union(CrossJoin(Time.按周統計.周.Members, Categories.一級分類編碼.Members), Cros

2、sJoin(Time.按周統計.周.Members, Categories.一級分類名稱.Members) ON ROWSFROM SFSForecastMDX (Multi-DimensionalExpression)例子運營平臺KPI做了什么 給定一個查詢MDX, 指定一個報表樣式，分組展示報表 添加一個系統 添加多個報表 每個報表下面在添加多個報表項(MDX和樣式)KPI展示KPI展示KPI展示KPI展示KPI 接入 定義KPI 多個維度去展示自己的系統 建立事實表 一張或者多張寬表 建立查詢模型Schema文件 描述數據(寬表)和維度之間的關聯關系 抽取數據到事實表 在運營平臺上面設置

3、報表展示KPI接入 事實表 數據表，是用來記錄具體事件的，包含了每個事件的具體要素，以及具體發生的事情 事實表包含關聯維表的外鍵 維度表 存儲維度數據的表；對事實表中事件的要素的描述信息；例如：時間、地區、類型等 數據立方體 一個事實表和關聯的多個維表就形成了一個數據立方體（Cube），或叫立方體；數據立方體只是多維模型的一個形象的說法。立方體其本身只有三維，但多維模型不僅限于三維模型，可以組合更多的維度；KPI接入-數據立方體KPI接入-多維分析 鉆取（Drill-down）：在維的不同層次間的變化，從上層降到下一層，或者說是將匯總數據拆分到更細節的 數據，比如通過對2010年第二季度的總銷

4、售數據進行鉆取來查看2010年第二季度4、5、6每個月的消費數據，如上圖；當然也可以鉆取浙江省來查看杭州 市、寧波市、溫州市這些城市的銷售數據。 上卷（Roll-up）：鉆取的逆操作，即從細粒度數據向高層的聚合，如將江蘇省、上海市和浙江省的銷售數據進行匯總來查看江浙滬地區的銷售數據，如上圖。 切片（Slice）：選擇維中特定的值進行分析，比如只選擇電子產品的銷售數據，或者2010年第二季度的數據。 切塊（Dice）：選擇維中特定區間的數據或者某批特定值進行分析，比如選擇2010年第一季度到2010年第二季度的銷售數據，或者是電子產品和日用品的銷售數據。 旋轉（Pivot）：即維的位置的互換，就

5、像是二維表的行列轉換，如圖中通過旋轉實現產品維和地域維的互換。KPI接入 事實表定義KPI接入 維度表定義 時間維度表dim_time_v2_last 配送中心維度表dim_store KPI接入 維度表定義 內配類型維度表 dim_inner_exporttype KPI接入-schema Schema：多維數據的事實表、維表、聚集表等存儲于數據庫中，屬于物理模型；而數據立方體、維度、度量這些概念屬于邏輯模型。多維分析引擎必須要理解邏輯模型，并能夠映射到物理模型上。多維數據的模式（Schema）就是用來描述這個邏輯模型以及到物理模型的映射的。Schema定義：KPI接入-schema 通過schema-workbench定義schema：維度表 維度表 存儲維度數據的表；對事實表中事件的要素的描述信息； 建立事實表 一張或者多張寬表 建立查詢模型Schema文件 描述數據(寬表)和維度之間的關聯關系 抽取數據到事實表 在運營平臺上面設置報表展示 數據導出 郵件正文發送指定