本文旨在探讨数仓类软件（数据中台类概念项目也有该部分内容）该如何进行度量规模，以及度量规模的前提工作，首先需要了解数仓类软件的总体架构，以便于划分功能点度量的系统边界，然后进行数据和事务功能的度量。

一、数据仓库项目总体架构

1、数据源

数据源包括各个业务系统、应用系统和其他外部系统的数据源，如ERP、CRM、OA等，这些系统的数据被提取到数据仓库中进行数据分析和管理。

2、ETL工具

ETL工具是数据仓库中的重要组成部分，其主要功能是将数据源中的数据提取出来，通过转换操作进行数据清洗、归并和集成，最后再将数据加载到数据仓库中。ETL可以分为数据提取、数据转换（包括数据清洗、数据归并和数据集成）以及数据加载。

3、运营数据存储层（Operational Data Store，ODS）

ODS是一种针对企业业务应用而设计的数据存储、处理架构，主要用于存储从业务系统、应用系统和其他外部系统获取的实时或准实时的业务数据，并进行简单的清洗、集成和归档处理。ODS可以对数据进行历史追踪和溯源分析，数据的质量较高。

4、企业数据仓库（Enterprise Data Warehouse，eDW）

eDW是数据仓库的核心，它主要用于集成、存储、管理和分析企业的核心业务数据，为企业提供决策支持和商业智能。eDW能够对数据进行深度加工、全面归约和丰富分析，形成沉淀价值较高的多维度、多角度、多层次的企业数据资源。

5、数据集市

数据集市是数据仓库的重要组成部分，它提供给用户可访问的商业智能数据，如数据报表、数据图表、数据分析等。数据集市通常划分为多个专业领域的数据集市，例如销售、人力资源、财务、生产等。

6、数据展示

数据展示是将数据集市中的数据进行展示，可以通过交互式界面进行查询、过滤和分析。数据展示包括数据报表、数据图表、数据大屏等。

7、数据安全

数据安全是数据仓库的重要组成部分，负责为数据仓库提供数据安全保障，如数据加密、访问控制、审计和备份恢复等。

二、IFPUG如何度量数据中台/数据仓库功能点

1、确定系统边界：确定系统边界是软件度量的前提工作。在数据仓库中，一般将ODS（数据预处理区）与数据仓库整合划分为一个系统边界，数据应用层可以是单独的一个系统，也可以根据使用的客户、开发团队的情况而划分多个。展示层可以是独立的系统边界，也可与数据仓库划分为同一系统。

2、识别数据功能：数据建模应采用“维度模型”的方法，建立概念模型、逻辑模型、物理模型。对于数据功能计数，可以根据不同类型计算，比如接入层功能不计数，而ODS的数据加工方法计数为ILF或者EIF。对于数据仓库的数据功能计数，可以参考本文中的表格进行识别。

3、识别事务功能：事务功能的识别可以根据IFPUG的规则进行。IFPUG规则是事务码的度量基础。