数据仓库建模方法论项目启动

本指南涵盖了数据仓库建模方法论，包括概念模型、数据架构、逻辑数据模型和标准化流程。

数据仓库建模方法包括源系统ODS、EDW、独立数据集市和从属数据集市等不同类型。其中，独立数据集市和从属数据集市涉及到非一致维度与事实和一致维度与事实的概念。

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

项目规划与策划阶段，模型设计人员的主要职责是参与制定与数据仓库建模相关的项目实施策略，包括确定数据源的范围、明确最终提交的文档和项目日程安排等。在进场前，模型设计人员还需要提出客户所需的具体资料要求，确保后续工作顺利进行。此阶段还将确定参与项目实施的所有人员名单，包括全职和兼职人员，特别要求他们熟悉建模工具、具备丰富的模型设计经验、了解银行业务、具备较强的沟通表达能力，并具备数据敏感性。

数仓方法论指引您构建数据仓库，实现数据转化为知识，据此采取行动、制定决策，清晰理解信息之间的关联性。

Oracle数据仓库方法论成功指导您构建数据仓库，利用其强大的功能和灵活性。

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

数据架构形态里的建模方法论，蛮适合前端了解数据流和结构逻辑的。建数据仓库不只是后端的事，前端配合得好，报表渲染、数据联动都事半功倍。里面讲了数据仓库总线、TD 结构建模这些东西，通俗易懂，偏实战，读完脑子里会有个清晰的结构图。数据仓库的总线架构，说白了就是定义好各个业务主题的数据怎么走，怎么汇总。你做个报表系统的时候，是不是经常碰到维度混乱、指标重复？总线模型能让这些清晰不少。可以看看这篇：数据仓库总线，讲得还蛮接地气。TD 建模的结构也挺有意思，它讲的是一种偏逻辑的数据组织方式。你写查询接口或者搞前端缓存策略时会用得上。建议你对照这篇来理解：TD 数据仓库结构建模。如果你对数据方向感兴趣，数

在构建概念模型阶段，模型设计人员负责建立主题域、确认业务关系和生成概念模型。若项目有规范小组，该小组负责定义关键规范。