資料模型是資料平臺的基石，是平臺搭建過程中最最基礎、也是最最重要的環節，為後續資料清洗（ETL）、開發資料報表等工作保駕護航。資料建模做的好，後面工作也會更容易，模型做的不到位，一些報表做起來耗時耗力又吃資源，甚至無法實現。

資料建模一般要經歷主題和主題域分析、概念模型、維度設計、指標整理、邏輯模型、物理模型。

好奇心是內容型產品，有NEWS、LABS兩個頻道，有不同新聞分類和獨立的欄目，商業模式以線上廣告為主。

案例說明

瞭解資料倉庫的，都知道資料倉庫是面向主題，也就是其中的資料是按主題進行組織的。

首先從分析主題入手，主題是在較高層次上對業務資料進行梳理、歸類，一個主題基本對應一個宏觀的分析面。

主題域是確定主題中包括的資料分析範圍及邊界，確定了主題及主題域，資料平臺對外輸出能力也基本確定了。

好奇心業務來說可以分為內容生產運營、營銷、使用者、廣告收入四個方面；再對主題進一步細化出子主題，例如廣告主題可以拆除訂單分析、營收分析、廣告位分析、品牌主分析、業績分析，子主題也就是主題的邊界。

下面我們分別展開說說四個主題的內容：

使用者分析

分基本資訊、行為分析、商業興趣三個子主題。

基本資訊就是常見的人口屬性，包括性別、年齡、地域、職業、職務、月收入等；

商業興趣是指使用者對那些新聞分類、欄目、或者內容主題的喜好程度，可以用於指導內容生產和個性化推薦。

內容運營

可以分為流量分析、內容分析、作者分析、第三方平臺分析。

營銷推廣

分為推廣分析、渠道分析、活動分析。

活動分析一般是市場、運營組織的使用者參與的營銷活動分析、接觸人數、參與人數、轉化人數等等。

廣告收入

分為營收分析、廣告訂單分析、廣告位分析、品牌主分析。

從總收入、訂單、單個廣告位、品牌主、銷售經理、銷售大區不同維度分析收入貢獻，挖掘銷售潛力，降低廣告庫存，提高售賣率和廣告單價。

模型建立

概念模型

是主題的基礎上，識別出主題中的物件，以及建立物件之間的關係，列出物件的較核心的屬性。

例如我們為好奇心日報提煉出產品（App、PC網站、小程式等）、使用者、使用者行為、文章、編輯等物件，並描述了物件之間的關係以及表述物件的核心屬性。

邏輯模型

是將概念模型具象化，為物件增加必要的屬性。

下圖是使用一款線上工具ProcessOn畫的部分邏輯模型，還可以使用更專業的建模工具ERWin和PowerDesigner。

物理模型

是把上述邏輯模型的內容，在具體的物理介質上實現出來，確定欄位型別、取值範圍、採用MySQL、Oracle等建立資料庫表，這裡就不詳細展開介紹。

最後對業務涉及的維度和度量進行梳理，維度越豐富，粒度越細，做資料分析時就可以挖地越深入。

正如資料倉庫權威專家Kimball所說：資料倉庫的能力直接與維度屬性的質量和深度成正比。比如時間維度可以分為季度、月、周、日四個層次，但周和日還可以還可以細化出周天、日時段兩個子維度，彙總一段時間內的週一到週日的啟動次數（日然運營，排除推廣干擾），可以看出使用者從週一到週日的使用規律，同時還可以組合地域，看某一地方使用者週一到週日的使用規律，日時間段同理。當然粒度越細，對資料收集和處理的要求越高。

維度建模

維度建模有專門的方法論，需要根據業務規模、最終需求設計合理的維度模型。

下面是根據業務梳理的維度和度量指標，大家可以嘗試組合下，是否能夠滿足日常運營的需要，如果覺得不夠可以考慮下怎麼擴充套件。

維度

使用者

基本資訊：性別、年齡、職業、職務、月收入、教育、婚姻狀況、子女數、地域

興趣標籤，標籤可分大類、小類

時間

月、周、日、時

日時段

周天

地域

省

一級、二級、三級城市

北上廣深

Syndication

Toutiao、網易、一點等

Organic

Search、Referral、Direct

Socail

Weixin、Weibo、QQ

營銷渠道

應用分發渠道

廣告推廣

媒體品牌：騰訊、百度、網易……

廣告位名稱

廣告位型別

廣告位平臺：PC、移動

投放創意

Socail

Weixin、Weibo、QQ

SM

Newsletter

活動

Campain List

產品及版本

4.1、4.2

裝置

作業系統、裝置品牌、服務提供商、聯網方式、螢幕解析度

業務

內容分類：頻道（News 、Labs）、新聞分類、欄目

作者、編輯

廣告

廣告平臺：移動平臺、PC平臺

廣告位名稱（App焦點圖、App資訊流、PC）

廣告位型別（移動開屏、移動原生、移動banner、移動插屏、PC頂通、PC焦點圖）

創意形式（640×100單圖、240×180多圖、640×360影片、14字文字鏈）

訂單

廣告主

廣告主所屬行業

指標體系

使用者指標

新增註冊數、活躍使用者數、流失使用者數、登入使用者數、分發平臺粉絲數

流量指標

累計下載量、新增下載量、啟用量、日活數、啟動次數、螢幕瀏覽量、使用時長、留存率、計劃推送數、推送達到數、推送到達率、推送喚醒數、推送喚醒率

行為指標

廣告指標

模型指標

使用者構成（使用者地域、年齡段）、商業興趣