数据模型 和 指标模型，做报表/数仓/BI 常用。
一、先一句话区分
- 数据模型 = 存数据、管数据的「底层仓库结构」
管：表、字段、关联关系、业务实体 - 指标模型 = 算结果、看业务的「上层计算规则」
管：公式、统计口径、业务数值（销售额、转化率、客单价）
二、数据模型 是什么？
定义
对原始业务数据做统一建模，把零散数据规整成一张张表，定义：
- 有哪些实体（用户、订单、商品、门店）
- 字段有哪些（订单号、下单时间、金额、用户ID）
- 表和表怎么关联（主外键、维度关联）
作用
- 统一数据存放格式
- 避免数据重复、杂乱
- 是原材料
例子
订单表、用户表、商品表、流水明细表
只存原始明细，不做计算、不做汇总
三、指标模型 是什么？
定义
在数据模型基础上，封装好计算逻辑、业务口径 ，专门产出业务指标。
包含：指标名称、计算逻辑、统计周期、统计维度、业务定义。
分类
- 原子指标：原始计算（订单金额、下单数）
- 衍生指标：套公式算出来（客单价=销售额/下单人数）
- 复合指标：多层复杂计算（复购率、流失率）
作用
- 统一全公司口径，避免「每个人算的数不一样」
- 直接给报表、大屏、业务系统用
是做好的成品菜
四、举个通俗例子（秒懂）
以「奶茶店」举例：
-
数据模型
记录本：每一笔订单明细
哪天、谁、买了什么、多少钱、哪家店
👉 纯原始流水数据
-
指标模型
提前写好规则自动算：
- 日销售额 = 当日所有订单金额求和
- 日均客单价 = 销售额 ÷ 下单人数
- 门店销量排名
👉 业务要看的最终结果
五、极简总结
- 数据模型：面向「数据」，管存储、管明细、管结构
- 指标模型：面向「业务」，管计算、管口径、管结果
- 依赖关系：先有数据模型，才能搭建指标模型