在进行银行系统的数据仓库规模度量时，如何应用COSMIC方法？请结合《COSMIC软件度量数据仓库规模指南v1.1》详细说明度量步骤和关键点。

在对银行系统的数据仓库进行规模度量时，COSMIC方法提供了一套标准化的评估流程，以确保度量的准确性和一致性。首先，你需要了解《COSMIC软件度量数据仓库规模指南v1.1》中的关键概念和度量准则，这将帮助你准确地识别功能用户需求，并将其转化为功能点进行量化。

参考资源链接：[COSMIC软件度量数据仓库规模指南v1.1](https://wenku.csdn.net/doc/4s3c9jxqoy?spm=1055.2569.3001.10343)

根据COSMIC方法，数据仓库的功能点被分为五类：数据移动类型（Entry、Exit、Read、Write、User Interaction）。接下来，你需要识别数据仓库中的每个功能边界，并分析这些功能点的内部工作，根据复杂性等级进行分类（基本、平均、复杂）。
对于每个数据移动类型，你将评估功能点的贡献度。这包括确定数据移动类型是否存在于该功能中，以及每个功能点的复杂性。每个功能点都会被赋予一个权重，通常基本为1，平均为2，复杂为3。
当你完成了所有功能点的评估后，将它们的贡献度加起来，得到总的COSMIC功能点数（CFP）。这将为你提供数据仓库功能的规模大小，进而推算出开发和维护成本、工作量和时间估算等。
在实际操作中，你需要记录和管理所有度量活动，确保度量过程的可追溯性和版本控制。《COSMIC软件度量数据仓库规模指南v1.1》详细介绍了这些步骤，并提供了丰富的示例和解释，帮助你深入理解如何有效地进行度量。

参考资源链接：[COSMIC软件度量数据仓库规模指南v1.1](https://wenku.csdn.net/doc/4s3c9jxqoy?spm=1055.2569.3001.10343)