如何在构建数据仓库EDW时，根据业务需求选择合适的维度建模方法，并设计一个支持决策分析的数据模型？请提供一个实践案例。

在构建数据仓库EDW的过程中，维度建模是一种非常适合支持决策分析的方法，它通过创建一种易于理解的数据模型，便于最终用户从多个角度分析业务数据。选择维度建模方法时，应考虑以下关键点：数据仓库的设计应紧密围绕业务需求，确保数据模型能够反映业务的关键主题和分析需求；数据模型的中心应是事实表，围绕它的是各种维度表，事实表记录业务活动的度量，而维度表则提供业务分析的上下文。

参考资源链接：[业务型数据仓库EDW构建与实战解析](https://wenku.csdn.net/doc/kohmqjxpyi?spm=1055.2569.3001.10343)

以一个零售业数据仓库为例，核心的业务需求可能是对销售数据的分析，包括销售额、利润、退货等。在这种情况下，事实表可能包含交易ID、日期、销售额、成本、利润等关键业务度量。维度表可能包括日期维（如年、月、日）、产品维（包括产品ID、产品名称、类别）、客户维（包括客户ID、姓名、购买历史）和地理位置维（包括地区、城市、邮编等）。

构建数据模型的步骤可以分为：1) 识别业务过程并确定事实表，2) 确定业务所需的维度，3) 设计维度表结构，4) 设计事实表与维度表之间的关系。在实践中，还应使用规范化技术来优化数据模型，以减少冗余并提高查询效率。同时，必须确保数据仓库设计可以灵活适应业务变化，以便在未来能快速调整模型以满足新的业务需求。

具体实施时，可以考虑使用MPP平台，如Amazon Redshift、Google BigQuery或阿里云MaxCompute等，这些平台提供了良好的水平扩展性，能够有效处理大规模数据并保证查询性能。在选择技术平台时，需要评估其支持的SQL能力、性能表现、成本效益以及与现有业务系统的集成程度。

最后，为了保证数据仓库的高效运行和数据质量，需要实施合适的数据治理策略，包括数据质量管理、安全性控制和数据生命周期管理等。通过上述步骤，可以确保数据仓库不仅满足当前的业务需求，还能适应未来的发展变化，为企业的决策分析提供有力支持。

参考资源链接：[业务型数据仓库EDW构建与实战解析](https://wenku.csdn.net/doc/kohmqjxpyi?spm=1055.2569.3001.10343)