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在做指標管理時，我們需要保證數據的一致性，后續思考相關問題時，我們也可以基于這一準則做出解答。這篇文章里，作者就針對“數倉分層后，原子指標如何指定來源事實表”這一問題做出解答，一起來看看吧。

開門見山，直接來個提問：

背景1：數倉已經分層，現有兩張表，一張是天粒度的表dwd.order_d（放在了DWD層），一張是周粒度的表dws.order_w（放在了DWS層），兩張表里面都有指標訂單金額。

背景2：你現在負責建設或管理指標管理系統，當中有個模塊叫原子指標管理。界面和功能類似下圖的華為產品（DataArts Studio_新建原子指標)

提問：新增「訂單金額」這個原子指標的時候，應該設置哪個表為原子指標的來源表？指標后續要統一從哪一層出呢？比如，要匯總月訂單指標的時候，應該從哪個表來匯總呢

來，思考3秒，3…2…1，給出你的答案。這個問題，很容易陷入當中給出的兩個選項：天粒度 or 周粒度？

我先提醒你牢記，做指標管理有一個核心關注點：保證數據的一致性。我的答案是：原子指標要基于最原始、粒度最細的數據來定義，當然，這是理想的做法。

對于訂單這個動作來說，什么是最原始、粒度最細的數據呢？

下訂單就增加一條記錄的那張表，不管下單是最終成功還是失敗，系統都會記錄，這張表就是最細粒度的表。這個最原始的銷售訂單事實表，里面通常包含每一筆訂單的詳細信息，如交易時間、金額、客戶信息等。而且基于這張表進行多種聚合計算，如按天、周、月等不同時間粒度或者其他維度（如商品類別、地區等）來匯總數據。

而在實踐中，就如提問的背景說的那樣，你進入某新公司，數倉已經建好了，表也建好了，就等利用管理系統來科學管理指標了，這時候，可能會根據使用場景的不同選擇不同的表來作為指標計算的基礎。

場景：嚴格遵照定義管理

如果是為了保持最大的靈活性和精確度，你應當找到那張最細粒度的銷售訂單事實表去定義原子指標。這保證了指標的靈活性和準確性，因為原子指標應該代表最基礎的事實，允許在此基礎上構建更加復雜的計算和分析。

場景：從實際業務需求出發

如果業務需求明確主要關注天或周的銷售趨勢，分析場景里沒有比天更細的粒度，且這些聚合表是可靠的數據來源，可以直接使用這些聚合表作為指標的數據來源。

• 天粒度的表：是對原始事實表中的數據按照天來進行預先聚合的結果。如果業務需求主要關注日常運營分析，以天作為標準時間單位，則天粒度表能夠快速提供所需數據。
• 周粒度的表：則更進一步將數據聚合到周級別，適用于那些關注周趨勢的分析場景。

不管是哪種場景，我們的目標重點是保持清晰的指標定義和一致的取數口徑，即使在不同的聚合層級之間，銷售金額指標的計算規則也應該是一致的，比如都包括或排除退貨、折扣等因素。

寫在最后

無論是從事實表還是某個聚合表中取數，結果都應該是相互驗證且一致的。

之前寫了事實表里沒有原子指標，結果實際在系統里管理原子指標的時候，又要指定它的來源表，這是咋回事呢？

原子指標定義的是取數的邏輯和部分計算表達式（完全SQL取數里面的計算表達式部分），后續再來講講~