主题域划分方法

数据建模主题域的分类方法通常基于主题域的复杂度和组织结构的层次性。以下是常见的分类方法：

1. 单一级别分类法（Flat classification）：将整个主题域的全部数据映射至同一个层次结构中。此方法简单易懂，但难以处理大型主题域。
2. 多级别分类法（Hierarchical classification）：将主题域的数据分为不同的层次结构，例如客户层次、订单层次等。此方法可以更灵活地组织数据，但需要处理复杂的关系。
3. 常见分类法（Common Classification）：将主题域的数据根据相似性质/关系划分到同一个组中。这是一种灵活的分类方法，但需要较为复杂的算法和规则。
4. 元数据分类法（Metadata Classification）：根据元数据（例如数据的名称、源、所有者、更新日期等）特征来对数据进行分类。此方法需要较多的元数据信息，但可实现更精细的数据管理。

在实践中，常常使用多种分类法相结合，根据数据的特征和需求灵活选择。

归纳当前模型

1. 确定共享型主题：在设计模型时，需要根据流程中的实体或实体组确定共享的主题。将这些实体归类并将其放入对应的主题分类中，以便对它们进行更好的管理操作。
2. 共享主题内部细分：将共享主题下的实体进行内部分类，让它们之间的关系更加清晰。
3. 按照业务部门所管辖的业务范围进行分类：更进一步，可以根据业务部门的职能，将实体和实体组进行再次分类。这样可以使得关联实体之间的关系更加紧密，并且更好地反映现实业务。
4. 根据各个部门内业务再细分：根据各个部门内的业务流程和操作，将实体再次细分。这样可以更好地反映出实体之间的关联和依赖关系。
5. 非业务表的划分：对于那些不属于具体业务范畴中的表，也需要对其进行分类，以便更好地管理和处理它们。
6. Staging层的划分：Staging层是数据仓库中的最开始的一层，用于处理数据源系统中原始的、未经过处理的数据。这一层的划分，能够帮助我们更好地处理和管理数据，并减少后续处理环节中出现的错误。

按照应用的划分

1. Housekeeping（数据清洗/维护）
   1. 操作元数据管理：对数据的各种操作进行记录和管理，包括数据更新、删除、备份等。
   2. 技术元数据管理：管理数据处理技术的元数据，例如ETL等，以便更好地维护和管理数据的质量和准确性。
   3. 用户权限管理：管理用户的权限和角色，以确保他们只能访问和操作他们有权操作的数据。
2. 审计 对数据进行审计和监控，以确保数据的安全性、完整性和准确性，并及时报告任何异常情况。
3. 数据治理 制定和执行数据治理政策和标准，以确保数据的质量和准确性。
4. 数据接口管理 管理数据的入口和出口，包括与外部系统的数据交互接口和数据传输协议等。
5. 其他应用 其他应用程序或工具，如跟踪统计分析、数据查询、数据挖掘和报告生成等。