一、前言
四步過程維度建模由Kimball提出，可以做為業務梳理、數據梳理后進行多維數據模型設計的指導流程，但是不能作為數據倉庫系統建設的指導流程。本文就相關流程及核心問題進行解讀。
二、數據倉庫建設流程
以下流程是根據業務系統、組織結構、團隊結構現狀設定的數據倉庫系統建設流程，適合系統結構復雜，團隊協作復雜，人員結構復雜的情況，並且數據倉庫建設團隊和業務系統建設團隊不同的情況。具體流程如下圖所示：
圖1 數據倉庫系統建設流程
三、四步維度建模
Kimball四步建模流程適合上述數據倉庫系統建設流程中模型設計環節，重點解決數據粒度、維度設計和事實表設計問題。四步建模流程如下圖所示：
三、流程解讀
3.1 如何確定粒度
最細粒度和聚合粒度之爭？留給大家來辯駁吧，大家可以在評論中發表各自的觀點。
3.1 如何標識維度
標識維度解決的是業務人員如何描述來自業務過程的數據，維度用來表示“誰、什么、何時、何處、為何、如何”的問題。以競價廣告檢索流程而言就是客戶通過什么渠道、什么樣的客戶端（OS、IP）、檢索了什么樣的內容、請求最終有誰受理等。
3.2 如何標識事實
標識事實其實是在確定業務過程的度量指標，指標何來？哪些指標必須保留，那些指標必須刪除，待定指標如何處理？必須綜合考慮業務用戶需求和現實數據的實際情況。事實表的設計完全依賴於物理活動，不受可能產生的最終報表的影響，報表只是事實表設計的參考視角。
四、未完待續
數據倉庫專題作為項目筆記，持續更新中，敬請關注。