一、電商商品分類的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)并不是憑空想象出來(lái)的，而是根據(jù)業(yè)務(wù)部門的需要設(shè)計(jì)符合業(yè)務(wù)需求的數(shù)據(jù)庫(kù)。因此在形成數(shù)據(jù)庫(kù)之前需要充分了解業(yè)務(wù)需求。

1.充分理解業(yè)務(wù)需求

需求分析是整個(gè)設(shè)計(jì)過(guò)程的基礎(chǔ)，是最困難、最耗費(fèi)時(shí)間的一步。在這期間通過(guò)與業(yè)務(wù)部門交流，了解用戶的想法以及工作流程，通過(guò)雙方多次交流，會(huì)形成初步的數(shù)據(jù)模型，當(dāng)然這時(shí)的數(shù)據(jù)模型不會(huì)是最終的模型，還需要和用戶進(jìn)行交流，并且在以后的信息系統(tǒng)開發(fā)過(guò)程中還會(huì)反復(fù)修改。

2. 重視輸入輸出

在定義數(shù)據(jù)庫(kù)表和字段需求（輸入）時(shí)，首先應(yīng)了解數(shù)據(jù)產(chǎn)生源和數(shù)據(jù)流程，也就是必需要知道每個(gè)數(shù)據(jù)在那兒產(chǎn)生，數(shù)據(jù)在那兒表現(xiàn)，以什么樣的形式表現(xiàn)等等，然后根據(jù)用戶提供的報(bào)表或者設(shè)計(jì)出的報(bào)表、查詢和視圖（輸出）以決定為了支持這些輸出哪些是必要的表和字段。

3.創(chuàng)建數(shù)據(jù)字典和ER 圖表

ER 圖表和數(shù)據(jù)字典可以讓任何了解數(shù)據(jù)庫(kù)的人都明確如何從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得數(shù)據(jù)。ER圖對(duì)表明表之間關(guān)系很有用，而數(shù)據(jù)字典則說(shuō)明了每個(gè)字段的用途以及任何可能存在的別名。對(duì)SQL 表達(dá)式的文檔化來(lái)說(shuō)這是完全必要的。 需要注意的是，在需求分析調(diào)研過(guò)程中，并不是一帆風(fēng)順的，因?yàn)闃I(yè)務(wù)人員對(duì)于業(yè)務(wù)的理解不同，以及對(duì)于信息知識(shí)的缺乏，會(huì)影響需求分析的質(zhì)量，為了提高質(zhì)量，各方要用更多的時(shí)間交流與相互理解，業(yè)務(wù)部門需要精通業(yè)務(wù)的人員自始至終全力配合，而開發(fā)人員則盡量使用用戶理解的業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)交流，這樣會(huì)避免出現(xiàn)理解不同而產(chǎn)生的歧義。

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二、Power BI是什么

Power BI（power business intelligence）是軟件服務(wù)、應(yīng)用和連接器的集合，它們協(xié)同工作以將相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源轉(zhuǎn)換為連貫的視覺(jué)逼真的交互式見(jiàn)解。 無(wú)論用戶的數(shù)據(jù)是簡(jiǎn)單的 Excel 電子表格，還是基于云和本地混合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的集合，Power BI 都可讓用戶輕松地連接到數(shù)據(jù)源，直觀看到（或發(fā)現(xiàn)）重要內(nèi)容，與任何所希望的人進(jìn)行共享。

Power BI 簡(jiǎn)單且快速，能夠從 Excel 電子表格或本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建快速見(jiàn)解。 同時(shí) Power BI 也可進(jìn)行豐富的建模和實(shí)時(shí)分析，及自定義開發(fā)。 因此它既是用戶的個(gè)人報(bào)表和可視化工具，還可用作組項(xiàng)目、部門或整個(gè)企業(yè)背后的分析和決策引擎。