数据域 vs 主题域：数仓建模面试必问，但90%的人都没讲清楚

前言

别笑，这真的是高频翻车题。

在数仓面试考察建模理论这一块时，数据域和主题域的区别几乎成了必问问题。但奇怪的是，即便是在企业里干了三五年的同学，一聊到这两个概念，也常常含糊其辞。

先看定义

• 数据域：是从业务过程出发，对数据进行的分类管理，解决「数据如何管」的问题。
• 主题域：是从分析视角出发，对数据进行的逻辑划分，解决「数据如何用」的问题。

大家看完定义之后，可能还是无法对应到真实数仓建设中来，我们直接上企业真实案例！

假设用户完成一次完整购物：登录 -> 浏览商品 -> 加购物车 -> 下单 -> 支付 -> 卖家发货 -> 买家收货 -> 评价/退款

在整个购物的过程中，系统背后会产生大量的原始数据。为了有序管理，我们会把它们按业务过程进行归类——这就是数据域：

• 用户域：用户信息
• 流量域：登录、浏览
• 商品域：商品信息
• 交易域：下单、支付、退款
• 物流域：发货、收货

我们一定听过老板这样问：哪些商品卖得好？为什么卖得好？哪些用户是高价值的？

这些问题，没法依靠单一数据域来回答。你得把商品域 + 交易域 + 物流域 的数据聚合起来，构建一个面向分析目标的逻辑单元——这就是主题域，比如商品分析主题域，整合商品信息、交易信息、物流信息等

再讲话术

不管是数据域还是主题域，本质上都是对数据的分类管理

• 数据域从技术视角出发，按业务过程进行抽象，主要应用在DWD/DIM层，专注数据基建。
• 主题域从业务视角出发，围绕分析目标整合多数据域的数据，主要应用在DWS/ADS层，专注业务分析。