IBM数据仓库需求建模方法及行业数据仓库模型

数据仓库是一个集成的、主题导向的、变化历史的、用于支持决策的数据集合。

在数据仓库的设计与建模中，星座模型和星型模型是两种常用的设计方法。

本文将对这两种设计方法进行论述和比较，分析其适用场景和优缺点。

一、星座模型设计方法星座模型（Constellation Schema）是一种以事实表为核心，将维度表与事实表的关系以星座状布局的数据模型。

它采用了星型结构，将一个或多个维度表与一个事实表通过主键和外键进行关联。

1. 星座模型的组成星座模型由维度表和事实表组成。

维度表描述业务中的一些固定属性，如产品、时间、地理位置等。

维度表以唯一标识符作为主键，并包含衍生属性和关系属性。

事实表记录了业务的度量数据，如销售额、库存量等。

事实表中包含与维度表关联的外键列，用于实现维度和度量数据之间的关系。

2. 星座模型的优点星座模型具有以下几点优点：（1）简单清晰：维度表和事实表的结构清晰，容易理解和维护。

（2）查询性能高：星座模型具有较好的查询性能，特别是在大规模数据查询时表现出色。

（3）易于扩展：星座模型的扩展性较好，可以根据业务的变化进行维度表和事实表的迭代更新。

二、星型模型设计方法星型模型（Star Schema）是一种以事实表为核心，将维度表与事实表的关系以星形布局的数据模型。

它同样采用了星型的结构，但是与星座模型相比，更加简单和扁平化。

1. 星型模型的组成星型模型主要由一个事实表和多个维度表组成。

事实表记录了业务的度量数据，如销售额、库存量等。

维度表描述业务中的一些固定属性，如产品、时间、地理位置等。

维度表与事实表的关联通过事实表中的外键实现。

2. 星型模型的优点星型模型具有以下几点优点：（1）简单易懂：星型模型的结构简单，易于理解和维护。

（2）查询性能高：星型模型的查询性能较好，对于简单的查询需求，能够快速响应。

（3）数据冗余度低：星型模型中的维度表具有高度规范化，数据冗余度低。

三、星座模型与星型模型的比较星座模型和星型模型是数据仓库设计中常用的两种方法，它们在一些方面有相似之处，也有一些不同之处。

ODS数据建模知识:ODS数据建模知识:这是IBM的ODS解决方案中关于数据建模技术的论述，ODS文档很大，是叫做操作数据存储的一种解决数据满足较为实时需求的方案，有区于面向战略的数据仓库。

其中的数据建模部分的介绍如下：当业务企业型数据模型存在时，可从该模型导出ODS数据模型。

企业型数据模型描述了公司在收集信息方面所需要的所有数据。

ODS数据模型是企业数据模型的子集。

仅为ODS数据模型提取真正需要的那些部分。

提示：数据模型更多地从功能/部门级以上创建。

使用此方法，更难预见企业的所有要求。

即使在严格意义上某个商业单位并不是企业，它也可以由此获得实质性好处。

有两种不同的数据建模方法可以满足ODS的需要：实体关系模型(ERM)维度建模 (两种不同的数据建模方式)我们将介绍这两种方法，并针对何时使用它们提供一些建议。

3.3.1 ERM建模由于ERM可用于理解和简化商业领域和复杂系统环境中的模糊数据关系，因此它是一种抽取工具。

图3-11显示了一个简单的ERM（可惜不能插图，但er图对我们来讲耳熟能详了）。

ERM建模方法可使用以下两个基本概念产生特定兴趣领域的数据模型：实体实体之间的关系实体实体可定义为人、地点、事情，以及商业或组织的相关事件—例如“产品”，如图3-11所示。

实体代表一类对象，它们是现实世界中可以按属性和特征进行观察和分类的一些事物。

关系关系描述模型中各实体之间的结构性交互和关联。

它显示了实体间的相关性—例如，图3-11中，箭头从“产品”指向“订单”。

箭头每一端的数字定义了关系的基数，本例中为1对n（或1对多）。

大多数ODS实施3NF模型。

这类模型最初是为最小化数据冗余而设计的，因为该模型在值发生改变时，可使数据库中的更新数量达到最小。

此功能说明了它对OLTP数据库的价值以及现在更新ODS数据库时的价值。

3.3.2 维度建模维度建模是一种将数据模型概念化和形象化为一组可用一般商业概念描述的度量的技术。

数据仓库中的维度建模及数据挖掘方法研究数据仓库是一个存储、管理以及分析大量数据的系统，它主要用于支持企业的决策制定过程。

数据仓库之所以能够支持复杂的决策制定过程，是因为它采用了维度建模的方法。

维度建模是一种特殊的建模方法，它能够清晰明确地描述一个业务过程，从而帮助业务分析师快速梳理和理解业务需求，为决策制定提供有效的支持。

维度建模的方法主要是通过维度和度量来描述业务过程，其中维度是业务过程的属性，度量是对这些属性进行度量的指标。

比如，某个零售公司希望了解其销售数据，可以采用时间、地点、商品、客户等维度来描述销售过程，而销售额、销售数量等度量则是这些维度数据的分析结果。

在维度建模的基础上，数据挖掘则是一个更深入的分析过程。

它不仅仅是对维度和度量进行分析，还需要探索这些数据之间的关系，找出潜在的模式和规律。

数据挖掘可以应用于许多领域，如金融、医疗、营销等，帮助企业识别新的机会和挑战，并制定相应的决策。

在实践中，我们可以采用OLAP(On-line Analytical Processing)工具和数据挖掘算法来分析数据仓库中的数据。

OLAP工具可以提供很多分析功能，如多维分析、数据切割、统计、图形分析等，帮助用户快速获取业务洞察。

数据挖掘算法则可以帮助用户发现有用的信息和模式，如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法等。

值得一提的是，虽然维度建模和数据挖掘在不同层次的数据分析过程中具有不同的应用，但二者是互相关联、互相支持的。

事实上，维度建模提供了用于分析的维度和度量，而数据挖掘则需要这些维度和度量作为分析的对象。

因此，在实践中，我们需要在维度建模和数据挖掘之间建立良好的连接，将业务需求转化为有效的分析方法，并通过数据挖掘方法提取出有用的信息和模式。

总之，数据仓库中的维度建模和数据挖掘是数据分析的重要方法，它们帮助企业发掘潜在的商业机会，并优化决策制定过程。

在实践中，我们需要综合应用OLAP工具和数据挖掘算法，将业务需求转化为有效的分析方法，并从数据中挖掘出有用的信息和模式。

数据仓库设计步骤数据仓库是一个用于集中存储、管理和分析大量数据的系统。

它的设计过程是一个复杂的任务，需要经历多个步骤。

下面是数据仓库设计的主要步骤：1.需求分析：首先，需要与业务用户和利益相关者合作，了解业务需求和目标。

这包括理解他们的数据分析需求、业务流程和决策支持要求。

这一步骤有助于确定数据仓库应该包含哪些数据和所需的数据分析功能。

2.数据源分析：在这一步骤中，需要识别和分析所有可用的数据源，包括内部和外部系统。

需要评估这些数据源的数据质量、结构和可用性，以确定应该选择哪些数据源。

3.数据抽取、转换和加载（ETL）：在这个步骤中，需要确定如何从不同的数据源中提取数据，并将其转换为适合数据仓库的格式。

这包括数据清洗、数据集成和数据转换等过程。

ETL过程还应该能够处理数据的增量更新和历史数据的保留。

4.数据模型设计：在这一步骤中，需要设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。

逻辑模型通常使用维度建模技术，包括维度表和事实表来描述数据。

物理模型则定义了如何将逻辑模型映射到实际的存储结构，包括数据库表和索引设计等。

5.数据仓库架构设计：在这一步骤中，需要确定数据仓库的整体架构。

这包括确定数据仓库的结构、数据存储和访问机制。

需要考虑到数据仓库的可伸缩性、性能和可用性等方面。

6.数据仓库实施：在这个步骤中，需要根据设计的数据模型和架构来实施数据仓库。

这包括创建数据库表、索引、视图等。

还需要实施ETL过程和相关的数据访问工具。

7.数据质量管理：数据质量是数据仓库设计中一个重要的方面。

在这一步骤中，需要定义数据质量规则和度量，并实施数据质量管理的过程。

这包括数据清洗、数据验证和数据监控等活动。

8.元数据管理：在数据仓库中，元数据是描述数据的数据。

在这一步骤中，需要定义和管理元数据，以便用户能够理解数据的含义和含义。

这包括建立元数据仓库、元数据标准和元数据管理工具等。

9.安全和访问控制：在这一步骤中，需要制定数据仓库的安全策略和访问控制机制。

数据仓库设计与建模的星座模型与星型模型比较传统上，数据仓库的设计与建模是数据管理和分析的关键步骤。

为了使数据仓库能够更好地支持决策和分析需求，不同的模型方法被提出和实践。

其中，星座模型和星型模型是两种常用的数据仓库设计和建模方法。

本文将对这两种模型进行比较，并讨论它们在不同环境下的适用性和局限性。

一、星座模型星座模型，也称为雪花模型，是一种以事实表为中心，围绕其展开的多维模型。

在星座模型中，事实表是数据仓库的核心，用于存储事实事件的指标数据。

而维度表则是用来描述事实表中指标的上下文信息，如时间、地点、产品等。

星座模型的主要特点是简单直观，易于理解和使用。

星座模型的优点在于：1. 数据冗余度低：通过将共同属性的维度表分离，可以减少冗余数据的存储和管理。

2. 简单的查询：星座模型的结构简单，查询性能较高，适用于快速的多维分析。

3. 灵活性强：星座模型的扩展性好，能够根据需要灵活地添加或删除维度。

然而，星座模型也存在一些限制：1. 表关系复杂：由于星座模型采用了多个维度表与一个事实表的关系，处理表关系较为复杂，增加了数据仓库的维护难度。

2. 存储空间浪费：星座模型中可能存在重复存储的问题，因为相同属性的维度可以出现在多个维度表中。

二、星型模型相对于星座模型，星型模型更加简单和直观。

在星型模型中，每个维度都有一个独立的表，而事实表则连接所有维度表。

星型模型的特点是结构清晰，易于理解和管理。

星型模型的优点包括：1. 数据模型简单：由于每个维度都有一个独立的表，星型模型的结构更加清晰明了，便于理解和管理。

2. 使用方便：星型模型的查询和分析相对简单，易于使用和操作。

然而，星型模型也有其局限性：1. 数据冗余度高：由于每个维度表都存储了冗余的数据，导致存储空间的浪费。

2. 查询性能低：与星座模型相比，星型模型在多维查询和分析方面性能相对较低。

三、适用性和局限性无论是星座模型还是星型模型，都有各自的适用场景和局限性。

引言概述在数字化时代，数据成为企业运营和决策的重要驱动力。

为了更好地管理和利用企业数据，很多企业采用数据仓库来集成和存储数据。

数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节，它决定了数据在仓库中的组织结构和查询方式。

本文将介绍四种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、实体关系模型、标准化模型以及主题建模。

维度建模维度建模是一种以事实表和维度表作为核心的建模方法。

事实表是存储数值型数据的表，维度表则存储描述性属性的表。

在维度建模中，事实表和维度表通过共享主键来建立关联。

小点详细阐述：1.事实表的设计：事实表应选择合适的粒度，并包含与业务流程相关的度量。

例如，销售事实表可以包含销售额、销售数量等度量。

2.维度表的设计：维度表应包含与业务流程相关的描述性属性，例如时间、产品、地理位置等。

维度应具有层次结构，以便支持多维分析。

3.关系型数据库实现：维度建模通常使用关系型数据库来实现，它通过表和关联键来表示维度和事实之间的关系。

实体关系模型实体关系模型是一种基于关系代数和数据库范式的建模方法。

它通过实体、属性和关系来描述数据的结构。

实体关系模型适用于较复杂的数据仓库场景，其中数据具有多层级和复杂的关系。

小点详细阐述：1.实体的建模：实体是数据仓库中的核心对象，它代表了业务流程中的实际对象。

实体的属性描述了实体的特征。

2.关系的建模：关系描述了实体间的关联和依赖关系。

在实体关系模型中，关系通过外键建立。

3.数据库范式：实体关系模型追求高度的数据规范化，以减少数据冗余和不一致性。

标准化模型标准化模型是一种以消除冗余数据为核心的建模方法。

在标准化模型中，数据被拆分为多个表，并通过关系建立关联。

小点详细阐述：1.数据拆分：标准化模型通过将数据拆分为多个表，将重复的数据存储在一个地方，并通过外键建立关联。

2.数据插入和查询：标准化模型在数据插入和查询时需要进行多表关联操作，对性能有一定影响。

3.适用场景：标准化模型适用于事务性场景，如订单管理、库存管理等。

业务驱动任何需求均来源于业务,业务决定了需求,需求分析的正确与否是关系到项目成败的关键所在,从任何角度都可以说项目是由业务驱动的所以数据仓库项目也是由业务所驱动的.但是数据仓库不同于日常的信息系统开发,除了遵循其他系统开发的需求,分析,设计,测试等通常的软件声明周期之外;他还涉及到企业信息数据的集成,大容量数据的阶段处理和分层存储,数据仓库的模式选择等等,因此数据仓库的物理模型异常重要,这也是关系到数据仓库项目成败的关键.数据仓库的结构总的来说是采用了三级数据模型的方式:概念模型: 也就是业务模型,由企业决策者,商务领域知识专家和IT专家共同企业级地跨领域业务系统需求分析的结果.逻辑模型：用来构建数据仓库的数据库逻辑模型。

根据分析系统的实际需求决策构建数据库逻辑关系模型,定义数据库物体结构及其关系。

他关联着数据仓库的逻辑模型和物理模型这两头.物理模型：构建数据仓库的物理分布模型,主要包含数据仓库的软硬件配置,资源情况以及数据仓库模式。

如上图所示,在数据仓库项目中,物理模型设计和业务模型设计象两个轮子一样有力的支撑着数据仓库的实施,两者并行不悖,缺一不可.实际上,我有意的扩大了物理模型和业务模型的内涵和外延.在这里物理模型不仅仅是数据的存储,而且也包含了数据仓库项目实施的方法论,资源,以及软硬件选型等等;而业务模型不仅仅是主题模型的确立,也包含了企业的发展战略,行业模本等等.一个优秀的项目必定会兼顾业务需求和行业的标准两个方面,业务需求即包括用户提出的实际需求,也要客观分析它隐含的更深层次的需求,但是往往用户的需求是不明确的,需要加以提炼甚至在商务知识专家引导下加以引导升华,和用户一起进行需求分析工作;不能满足用户的需求,项目也就失去原本的意义了.物理模型就像大厦的基础架构,就是通用的业界标准,无论是一座摩天大厦也好,还是茅草房也好,在架构师的眼里,他只是一所建筑,地基->层层建筑->封顶,这样的工序一样也不能少,关系到住户的安全,房屋的建筑质量也必须得以保证,唯一的区别是建筑的材料,地基是采用钢筋水泥还是石头,墙壁采用木质还是钢筋水泥或是砖头;当然材料和建筑细节还是会有区别的,视用户给出的成本而定;还有不可忽视的一点是,数据仓库的数据从几百GB到几十TB不等,即使支撑这些数据的RDBMS无论有多么强大,仍不可避免的要考虑到数据库的物理设计.接下来,将详细阐述数据仓库概念模型(业务模型),逻辑模型,物理模型的意义.概念模型设计进行概念模型设计所要完成的工作是:界定系统边界确定主要的主题域及其内容确定主题域的关系概念模型设计是，在原有的业务数据库的基础上建立了一个较为稳固的概念模型。

数据仓库建模方法每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。

什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相互关系的一种映射。

在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。

数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。

图 2. 数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程： ?业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。

?领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。

?逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。

?物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。

因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。

为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。

数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：?简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，?以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。

这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。

?数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。

数据仓库建模数据仓库建模是指将原始数据整理和组织，以便于分析和决策支持的过程。

它是数据仓库项目中的重要环节，决定了数据仓库的结构和性能。

本文将介绍数据仓库建模的概念、常用方法和最佳实践。

一、概述数据仓库建模是将各种不同来源的数据进行抽取、清洗、转换和加载，最终形成适用于商业智能分析的结构化模型。

它可以帮助企业从大量的数据中发现隐藏的商业价值，为管理层提供决策依据。

二、数据仓库建模方法1. 维度建模维度建模是数据仓库建模的一种常见方法。

它以事实表为中心，围绕着维度表来组织数据。

事实表是包含了业务度量（如销售额、利润等）的表，而维度表则包含了事实表所描述的业务维度（如时间、地点、产品等）的具体信息。

维度建模具有简单、易于理解和维护的特点，广泛应用于数据仓库项目中。

2. 规范化建模规范化建模是将数据仓库中的数据按照规范化的数据库设计原则进行建模。

它将数据分散存储在多个表中，以减少数据冗余和提高数据一致性。

规范化建模适用于对数据一致性要求较高，但性能要求相对较低的场景。

3. 星型模型和雪花模型星型模型是维度建模的一种具体实现方式，它以一个事实表和多个维度表组成星型结构。

星型模型简单、易于理解和查询，适合于业务分析和报表查询。

而雪花模型是在星型模型基础上，将维度表进一步规范化，减少了数据冗余，提高了灵活性和数据一致性。

4. 声明式建模声明式建模是一种使用元数据描述数据仓库模型的方法。

它通过定义元数据中的核心概念和规则，自动生成数据仓库中的数据模型和代码。

声明式建模提高了开发效率和模型的一致性，但对于复杂的业务场景需要谨慎使用。

三、最佳实践1. 理清需求在进行数据仓库建模之前，需要充分了解业务需求，理清分析和报表查询的目标。

只有明确需求，才能设计出合适的模型结构。

2. 引入业务专家数据仓库建模需要与业务专家密切合作，理解业务领域，并将其转化为可操作的维度和度量。

只有深入理解业务，才能构建出有用的数据仓库。

3. 划分合适的粒度数据仓库的数据粒度应该根据具体业务需求来确定，既要保留足够的详细信息以满足分析需求，又要避免数据量过大导致性能下降。

引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。

在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。

本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。

概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。

维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。

下面将对这两种方法进行详细阐述。

正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。

这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。

- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。

通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。

2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。

这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。

- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。

通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。

3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。

这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。

- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。

通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。

二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。

这种模型适用于简单的存储和管理需求。

- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。

数据仓库建模方法论在数据仓库建模方法论中，有几种常用的建模方法，包括实体关系模型（ERM）、维度建模和多维建模。

这些方法都有各自的优势和适用场景，选用合适的方法可以提高数据仓库的设计和维护效率。

实体关系模型是最早被广泛应用的数据建模方法之一。

它基于实体与属性之间的关系，通过绘制实体与属性之间的联系图来描述数据模型。

实体关系模型适用于复杂的业务场景，能够准确地表示实体之间的关系和属性的特征。

实体关系模型通常使用关系数据库来实现，并支持SQL查询和数据操作。

然而，在处理多维分析等复杂查询时，实体关系模型的性能可能不尽人意。

相对于实体关系模型，维度建模和多维建模更加适用于面向分析的数据仓库设计。

维度建模是一种简化的数据模型方法，以维度为中心，通过绘制实体与维度关系的星型或雪花型图来表示数据模型。

维度建模关注于分析过程中的查询需求，并提供了灵活的查询和聚合能力。

维度建模通常使用关系数据库或NoSQL数据库来存储数据，并支持SQL查询或多维查询语言（如MDX）。

维度建模适用于大部分的数据仓库应用场景，尤其在OLAP领域表现出色。

与维度建模相比，多维建模更加注重多维数据的表示。

多维数据按照事实与维度之间的关系被组织成多维数据立方体。

通过绘制维度与数据立方体之间的关系图来表示数据模型。

多维建模适用于需要进行复杂的多维分析和切片切块操作的场景，具有更高的性能和灵活性。

多维建模通常使用专门的多维数据库来存储数据，并支持多维查询语言（如MDX）。

多维建模在OLAP和数据挖掘领域有广泛应用。

在选择建模方法时，需要根据具体的业务需求、数据特点和查询需求来综合考虑各种因素。

同时，需要考虑数据仓库的规模和维护成本，选择适合的建模方法来保证数据仓库的高效运行和易于维护。

为了确保数据仓库建模的有效性，通常需要进行需求分析、数据建模设计、验证和调整等工作，并与业务部门和技术团队进行充分的沟通和协调。

通过遵循一定的方法论和最佳实践，可以使数据仓库建模更加科学和高效。

数仓概念模型中的关键概念1. 数仓概念模型的定义数仓概念模型是指在数据仓库设计和构建过程中，对业务需求进行建模和描述的一种方法。

它是数据仓库设计的基础，通过对业务过程的抽象和建模，将复杂的业务逻辑和关系转化为可理解和可操作的模型，从而为数据仓库的构建和数据分析提供指导。

2. 数仓概念模型的重要性数仓概念模型的重要性体现在以下几个方面：2.1 提供对业务过程的全面理解数仓概念模型通过对业务过程的抽象和建模，可以帮助数据仓库设计人员全面理解业务需求和业务流程，从而更好地满足用户的数据分析和决策需求。

2.2 确定数据仓库的结构和内容数仓概念模型可以明确数据仓库的结构和内容，包括维度、事实表、关系等，为数据仓库的构建和数据抽取、转换、加载（ETL）提供指导。

2.3 保证数据一致性和准确性数仓概念模型可以帮助识别数据仓库中的数据冗余和数据质量问题，并提供相应的解决方案，从而保证数据的一致性和准确性。

2.4 支持数据分析和决策数仓概念模型提供了对业务过程的抽象和建模，可以帮助用户更好地理解数据，进行数据分析和决策。

3. 数仓概念模型的关键概念3.1 维度（Dimension）维度是指描述业务过程中的特定属性或特征的数据元素。

维度可以是时间、地点、产品、客户等，用于对事实进行分组和分类。

维度具有层级结构，可以进行上卷和下钻操作。

重要性：维度是数据仓库中最基本的组成部分，对数据分析和决策具有重要作用。

通过对维度的划分和组织，可以将复杂的业务过程转化为可理解和可操作的模型。

应用：在数据仓库中，维度表用于存储维度的属性和层级关系。

在数据分析过程中，可以通过对维度进行切片和切块操作，实现对数据的分组和分类。

3.2 事实（Fact）事实是指与业务过程相关的数值或度量。

事实可以是销售额、数量、成本等，用于描述业务过程的状态和结果。

重要性：事实是数据仓库中用于进行数据分析和决策的基本数据单元。

通过对事实的分析，可以获得对业务过程的深入理解，并支持决策制定。

数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计有什么不同？数据模型是指现实世界数据特征的抽象，是客观事物及其联系的数据描述。

数据仓库和数据库系统的数据模型设计都包括概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计。

数据仓库的数据模型设计和数据库系统的数据模型设计的区别：一、模型设计阶段的不同1) 数据仓库的概念模型设计以用户理解的方式表达数据仓库的结构，确定数据仓库要访问的信息，主要是以信息包图的方法用二维表格反映数据多维性，从整体上表示用户对信息的需求，指明用户希望从数据仓库中分析的各种指标，它包括三个重要对象：指标、维度和类别。

与数据库的概念模型设计类似，也采用“实体——关系”（E-R）方法来建模，但不同的是需要用分析主题代替传统E-R方法中的实体。

数据库系统的数据模型包括概念模型——按用户的观点对数据建模。

主要用于数据库设计，采用“实体——关系”（E-R）方法来建模；逻辑模型——按计算机系统的观点对数据建模，是具体的DBMS所支持的数据模型；物理模型——对数据最底层的抽象，描述数据在系统内部的表示方式和存取方法。

2) 数据仓库的逻辑模型设计：数据仓库是多维数据库。

数据仓库的逻辑模型是对主题域进行细化，每个主题域包含若干个数据表，并为表增加时间字段，进行表的分割，合理化表的划分。

它扩展了关系数据库模型，以星型架构为主要结构方式的，并在它的基础上，扩展雪花型架构、星群型架构等方式。

3) 数据仓库的物理数据模型就是逻辑数据模型在数据仓库中的实现，如：物理存取方式、数据存储结构、数据存放位置以及存储分配等。

物理数据模型设计实现时，所考虑的主要因素有：I／O存取时间、空间利用率和维护代价。

数据库系统的物理数据设计是在已确定的逻辑数据库结构设计的基础上，兼顾数据库的物理环境、操作约束、数据库性能和数据安全性等问题，设计出在特定环境下，具有高效率、可实现性的物理数据库的过程。

二、数据模型类别、结构不同数据仓库常用的数据模型有星型、雪花型、星群型三种。

数据仓库建模三模型1)三范式(3NF)的原子层+数据集市这样的数据仓库架构最大的倡导者就是数据仓库之父Inmon，而他的企业信息工厂(Corporate Information System)就是典型的代表。

这样的架构也称之为企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse，EDW)。

企业信息工厂的实现方式是，首先进行全企业的数据整合，建立企业信息模型，即EDW。

对于各种分析需求再建立相应的数据集市或者探索仓库，其数据来源于EDW。

三范式的原子层给建立OLAP带来一定的复杂性，但是对于建立更复杂的应用，如挖掘仓库、探索仓库提供了更好的支持。

这类架构的建设周期比较长，相应的成本也比较高。

2)星型结构(Star Schema)的原子层+HOLAP星型结构最大的倡导者是Kimall，他的总线架构是该类架构的典型代表。

总线架构实现方式是，首先在数据准备区中建立一致性维度、建立一致性事实的计算方法；其次在一致性维度、一致性事实的基础上逐步建立数据集市。

每次增加数据集市，都会在数据准备区整合一致性维度，并将整合好的一致性维度同步更新到所有的数据集市。

这样，建立的所有数据集市合在一起就是一个整合好的数据仓库。

正是因为总线架构这个可以逐步建立的特点，它的开发周期比其他架构方式的开发周期要短，相应的成本也要低。

在星型结构的原子层上可以直接建立聚集，也可以建立HOLAP。

笔者比较倾向于Kimball的星型结构的原子层架构，在这种架构中的经验也比较多。

3)三范式(3NF)的原子层+ROLAP这样的数据仓库架构也称为集中式架构(Centralized Architecture)，思路是在三范式的原子层上直接建立ROLAP，做的比较出色的就是MicroStrategy。

在三范式的原子层上定义ROLAP比在星型结构的原子层上定义ROLAP要复杂很多。

采用这种架构需要在定义ROLAP是多下些功夫，而且ROLAP的元数据不一定是通用的格式，所以对ROLAP做展现很可能会受到工具的局限。

数据仓库设计与建模的数据抽取与数据加载的设计方法随着企业数据规模的增长和信息化程度的提高，数据仓库成为了企业管理和决策的重要基础。

而数据仓库的设计与建模中，数据抽取（Extract）与数据加载（Load）是至关重要的环节。

本文将就数据仓库设计与建模中的数据抽取与数据加载的设计方法进行论述。

一、数据抽取的设计方法数据抽取是指将源系统中的数据提取出来，经过一系列的转换与整理后，加载到数据仓库中。

在设计数据抽取过程时，需要考虑以下几个关键问题。

1. 定义抽取范围：根据业务需求和数据仓库的目标，明确需要从源系统中抽取哪些数据。

可以通过对源系统的数据结构和业务流程的分析，确定需要抽取的数据表、字段和关系。

2. 确定抽取方式：根据源系统的特点和数据量大小，选择适合的抽取方式。

常见的抽取方式包括全量抽取、增量抽取和增量抽取的增量。

3. 设计抽取逻辑：在抽取数据的过程中，可能需要进行一些转换和整理操作，以满足数据仓库的需求。

例如，可以通过数据过滤、数据合并和数据清洗等方式对抽取的数据进行规范化和清理。

4. 定义抽取时间窗口：为了保证数据仓库中的数据与源系统的数据同步，需要确定数据抽取的时间窗口。

一般可以根据数据仓库的更新策略和源系统的数据更新情况来确定抽取时间窗口。

二、数据加载的设计方法数据加载是指将经过抽取、转换和整理后的数据加载到数据仓库中。

在设计数据加载过程时，需要考虑以下几个关键问题。

1. 设计数据加载方式：根据数据仓库的数据结构和目标系统的要求，选择适合的数据加载方式。

常见的数据加载方式包括全量加载和增量加载。

2. 确定加载目标：根据数据仓库的结构和目标系统的要求，确定数据加载的目标表和字段。

可以根据数据模型和目标系统的数据要求进行映射。

3. 设计加载逻辑：在加载数据的过程中，可能需要进行一些数据转换和处理操作，以满足数据仓库的需求。

例如，可以进行数据分割、数据合并和数据聚合等处理。

4. 确定加载策略：为了提高数据加载效率和数据质量，需要确定数据加载的策略。