企业信息工厂与数据仓库建模方法论

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。

项目启动阶段，模型设计人员参与工作流程制定和客户化标准文档，负责组织整个项目组的模型培训，明确数据模型在信息架构中的角色和定位，并达成工作方法共识。工作流程包括划分小组工作边界、确定模型组人员的工作分工，以及制定内外部工作模式。模型培训内容涵盖系统架构、业务功能、关键数据表及其关系，同时介绍与其他系统的交互。此外，还包括数据模型基本概念、建模方法及逻辑数据模型设计规范模板等。

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

数据仓库领域的两位大师 - Bill Inmon 与 Ralph Kimball 在数据仓库建模领域中奠定了重要理论基础，并提出了各自的建模方法论。 Bill Inmon 被誉为“数据仓库之父”，是数据仓库概念的创始人。他的理论框架是 Corporate Information Factory (CIF)，其核心思想在于将企业数据进行集中化管理，为企业提供可靠的决策支持。主要著作包括：《数据仓库》、《企业信息工厂》。 Inmon 资料 Ralph Kimball 是数据仓库方面的知名学者，提出了 Multidimensional Architecture (MD) 理论，强调从用户需求出发，采

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。