可能很多人理解的数据仓库就是基于多维数据模型构建，用于OLAP的数据平台，通过上一篇文章——数据仓库的基本架构，我们已经看到数据仓库的应用可能远不止这些。但不得不承认多维数据模型是数据仓库的一大特点，也是数据仓库应用和实现的一个重要的方面，通过在数据的组织和存储上的优化，使其更适用于分析型的数据 ...

一、概述 　　多维数据模型是最流行的数据仓库的数据模型，多维数据模型最典型的数据模式包括星型模式、雪花模式和事实星座模式，本文以实例方式展示三者的模式和区别。 二、星型模式（star schema） 　　星型模式的核心是一个大的中心表（事实表），一组小的附属表（维表）。星型模式示例如下所示 ...

和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。 概念建模 将业务模型抽象化，分组合并类似的概念，细化概念， ...

数据仓库中常见的模型有：范式建模，雪花模型，星型建模，事实星座模型. 星型模型 星型模型是数据集市维度建模中推荐的建模方法。星型模型是以事实表为中心，所有的维度表直接连接在事实表上，像星星一样。星型模型的特点是数据组织直观，执行效率高。因为在数据集市的建设过程中，数据经过了预处理 ...

　　数据仓库中广泛采用的数据库设计模型有两种：关系型和多维型。普遍认为在数据仓库的设计方法中关系模型是“Inmon”方法而多维模型是“Kimball”方法。 先来看下关系模型，关系型数据以一种称为“标准化”的形式存在。数据标准化是指数据库设计会使数据分解成非常低的粒度级，标准化数据 ...

主数据区域中保留了数据仓库的所有基础数据及历史数据，是数据仓库中最重要的数据区域之一，那主数据区域中主要分为近源模型区和整合（主题）模型区。上一节讲到了模型的设计流程如下图所示。那近源模型层的设计在第2.3和3这两个步骤中相对简化，模型表设计的结构同源系统的表结构，字段也一一映射即可。那下面以整合 ...

数据仓库作为全行或全公司的数据中心和总线，汇集了全行各系统以及外部数据，通过良好的系统架构可以保证系统稳定性和处理高效性，那如何保障系统数据的完备性、规范性和统一性呢？这里就需要有良好的数据分区和数据模型，那数据分区在第三部分数据架构中已经介绍，本节将介绍如何进行数据模型的设计。 1、各数据分区 ...

Teradata天睿公司（纽交所代码：TDC），是美国前十大上市软件公司之一。经过逾30 年的发展，Teradata天睿公司已经成为全球最大的专注于大数据分析、数据仓库和整合营销管理解决方案的供应商。其提出一种先进的FS-LDM模型(Financial Services Logcial Data ...