数据仓库建模方法论其实挺有趣的，它从不同的角度展示了如何设计和实现数据存储和。比如，ODS（操作数据存储）主要是短期的、同源的数据存储，它强调数据的简单保留和灵活查询。EDW（企业数据仓库）则着眼于长期历史和整合性的，数据存储的方式也更倾向于统一和规范。而Data Mart更聚焦于特定业务需求，适合某个特定部门或领域的应用。数据挖掘方面，它支持趋势、预测等数据需求，对数据的整合和有较高要求。每个建模方法论的应用场景不同，但都挺有助于实际需求的落地。是在 BI 环境下，合适的选择能大大提高工作效率。如果你在做数据或数据仓库相关的工作，可以尝试根据业务目标来选择合适的模型。

比如，如果你需要长期历史数据，可以考虑采用EDW的建模方法，而对于一些即时报表需求，则ODS会更合适。灵活性和对业务目标的精确把握是选择建模方法时的关键。