数据仓库设计建模
设计步骤
1)选择合适的主题（所要解决问题的领域）
2)明确定义事实表
3)确定和确认维
4)选择事实表
5)计算并存储事实表中的衍生数据段
6)转换维表
7)数据库数据采集
8)根据需求刷新维表
9)确定查询优先级和查询模式。
硬件平台：数据仓库的硬盘容量通常要是操作数据库硬盘容量的2-3倍。通常大型机具有更可靠的性能和和稳定性，也容易与历史遗留的系统结合在一起；而PC服务器或UNIX服务器更加灵活，容易操作和提供动态生成查询请求进行查询的能力。选择硬件平台时要考虑的问题：是否提供并行的I/O吞吐？对多CPU的支持能力如何？
数据仓库DBMS：他的存储大数据量的能力、查询的性能、和对并行处理的支持如何。
网络结构：数据仓库的实施在那部分网络段上会产生大量的数据通信，需不需要对网络结构进行改进。
建模划分
数据仓库的数据建模大致分为四个阶段：
1.业务建模，这部分建模工作，主要包含以下几个部分：
划分整个单位的业务，一般按照业务部门的划分，进行各个部分之间业务工作的界定，理清各业务部门之间的关系。
深入了解各个业务部门内的具体业务流程并将其程序化。
提出修改和改进业务部门工作流程的方法并程序化。
数据建模的范围界定，整个数据仓库项目的目标和阶段划分。
2.领域概念建模，这部分得建模工作，主要包含以下几个部分：
抽取关键业务概念，并将之抽象化。
将业务概念分组，按照业务主线聚合类似的分组概念。
细化分组概念，理清分组概念内的业务流程并抽象化。
理清分组概念之间的关联，形成完整的领域概念模型。
3.逻辑建模，这部分的建模工作，主要包含以下几个部分：
业务概念实体化，并考虑其具体的属性
事件实体化，并考虑其属性内容
说明实体化，并考虑其属性内容
4.物理建模，这部分得建模工作，主要包含以下几个部分：
针对特定物理化平台，做出相应的技术调整
针对模型的性能考虑，对特定平台作出相应的调整
针对管理的需要，结合特定的平台，做出相应的调整
生成最后的执行脚本，并完善之。
建立步骤
步骤
1)收集和分析业务需求
数据仓库价值曲线
2)建立数据模型和数据仓库的物理设计
3)定义数据源
4)选择数据仓库技术和平台
5)从操作型数据库中抽取、净化、和转换数据到数据仓库
6)选择访问和报表工具
7)选择数据库连接软件
8)选择数据分析和数据展示软件
9)更新数据仓库
数据转换工具
1)数据转换工具要能从各种不同的数据源中读取数据。
3)能以不同类型数据源为输入整合数据。
4)具有规范的数据访问接口
5)最好具有从数据字典中读取数据的能力
6)工具生成的代码必须是在开发环境中可维护的
7)能只抽取满足指定条件的数据，和源数据的指定部分
8)能在抽取中进行数据类型转换和字符集转换
9)能在抽取的过程中计算生成衍生字段
10)能让数据仓库管理系统自动调用以定期进行数据抽取工作，或能将结果生成平面文件
11)必须对软件供应商的生命力和产品支持能力进行仔细评估
主要数据抽取工具供应商：Prismsolutions.Carleton'sPASSPORT.InformationBuildersInc.'s
EDA/SQL.SASInstituteInc.
关键问题
一般问题 (不完全是技术或文化，但很重要) 包括但不限于以下几点:
业务用户想要执行什么样的分析?
你现在收集的数据需要支持那些分析吗?
数据在哪儿？
数据的清洁度如何？
相似的数据有多个数据源吗？
什么样的结构最适合核心数据仓库 (例如维度或关系型)？
技术问题包括但不限于以下几点:
在你的网络中要流通多少数据？它能处理吗?
需要多少硬盘空间?
硬盘存储需要多快？
你会使用固态还是虚拟化的存储？
