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当前语义建模时可以将维度设置为标签,意味着标签为二等公民。然而,在数据分析领域,基于标签的圈选定向与基于指标的报表分析都有广泛的应用,标签应当是与指标对等的存在。
因此,定位于数据消费中间件的统一语义层应当将标签当作一等公民来抽象。从消费的视角看,标签被用作对特定实体的圈选定向。
1、语义模型管理中增加“标签”TAB页,用于对标签进行管理。 2、语义模型定义中增加“标签”类型的选择,与“指标”、“维度”对等;一个物理模型的字段可以同时为“维度”和“标签”。 3、“标签“列表可以创建衍生标签,基于维度/指标/标签来定义计算逻辑。
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背景
当前语义建模时可以将维度设置为标签,意味着标签为二等公民。然而,在数据分析领域,基于标签的圈选定向与基于指标的报表分析都有广泛的应用,标签应当是与指标对等的存在。
因此,定位于数据消费中间件的统一语义层应当将标签当作一等公民来抽象。从消费的视角看,标签被用作对特定实体的圈选定向。
需求描述
1、语义模型管理中增加“标签”TAB页,用于对标签进行管理。
2、语义模型定义中增加“标签”类型的选择,与“指标”、“维度”对等;一个物理模型的字段可以同时为“维度”和“标签”。
3、“标签“列表可以创建衍生标签,基于维度/指标/标签来定义计算逻辑。
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