数据建模-业务分类、数据域、主题

主题（Subject Area）

• 定义：主题是数据仓库中数据的一个逻辑分组，它代表了数据的一个特定领域或类别。主题通常与业务流程或数据内容有关，例如销售、客户、产品、财务等。
• 作用：主题用于组织和管理数据仓库中的数据，使得数据更加有序和易于理解。它们帮助用户快速定位到他们感兴趣的数据集。
• 范围：主题可以跨越多个业务域，聚焦于特定的数据内容。例如，一个"销售"主题可能包含来自不同业务域（如电子商务、零售、批发）的销售数据。

业务域（Business Domain）

• 定义：业务域是指企业运营的一个特定领域或部门，它涉及到一系列相关的业务活动和流程。例如，一个企业可能有不同的业务域，如销售、市场营销/活动、客户服务、供应链管理等。
• 作用：业务域帮助企业识别和管理其核心业务活动，以及这些活动所产生的数据。它们是企业战略规划和运营决策的基础。
• 范围：业务域通常更广泛，涵盖了企业在特定领域内的所有活动。例如，"销售"业务域可能包括销售订单管理、库存管理、客户关系管理等多个主题。

主题与业务域的区别

• 聚焦点：主题更多地聚焦于数据内容和分析需求，而业务域则聚焦于企业的实际运营和管理活动。
• 组织方式：主题是按照数据的逻辑关系来组织的，而业务域则是按照企业的组织结构和业务流程来划分的。
• 跨域性：一个主题可能涉及多个业务域的数据，而一个业务域可能包含多个主题。
• 目的性：主题的目的是为了数据分析和报告，而业务域的目的是为了业务执行和管理。

在实际应用中，主题和业务域的概念经常被结合起来使用，以确保数据仓库的设计既符合企业的业务需求，又能满足数据分析的技术要求。例如，一个企业可能会在"销售"业务域内建立"销售订单"、“客户细分”、"销售预测"等多个主题，以支持销售相关的决策和分析。

数据域（Data Domain）

• 定义：数据域是指一组具有共同特征或属性的数据集合。它通常基于数据的内容、来源、用途或主题进行分类。
• 重点：数据域侧重于数据的自然分类，强调数据的属性和特征。
• 应用：数据域有助于数据治理、数据安全、数据架构设计和数据分析，因为它可以帮助确定数据的所有权、责任和政策。

数据域的例子
客户域：包含所有与客户相关的数据，如客户信息、客户行为、客户反馈等。
产品域：包含产品的详细信息，如产品规格、产品价格、产品库存等。
交易域：包含所有交易记录，如销售订单、支付信息、退货记录等。
人事域：包含员工信息、薪酬数据、绩效评估等。

电商企业：

• 交易域：包括订单信息、支付信息、退换货信息等。
• 会员域：包括用户注册信息、登录信息、个人信息、积分信息等。
• 商品域：包括商品信息、库存信息、价格信息等。

金融企业：

• 客户域：包括客户信息、账户信息、交易记录等。
• 风险域：包括风险评估信息、风险预警信息等。
• 产品域：包括金融产品信息、投资组合信息等

数据域与主题域区别

数据域是自下而上，以业务数据视角来划分数据，一般进行完业务系统数据调研之后就可以进行数据域的划分。

主题域则自上而下，以业务分析视角来划分数据，一般进行完业务需求调研之后才可以进行主题域的划分。

例如，
商品数据域是面向数据的，对数据的分类，数据驱动业务，更好地赋能业务；
商品主题域是面向主题的，根据业务需求分析，从业务驱动进行分析场景的建设。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_43958974/article/details/127896955

参考：
https://blog.csdn.net/huagedao/article/details/142955954