数据仓库建模方法论：从概念到实践

本文主要介绍了数据仓库建模的方法论，涵盖了数据仓库的概念、数据仓库的架构、逻辑数据模型以及数据模型标准化工艺流程。同时提到了数据仓库领域内的两位大师Bill Inmon和Ralph Kimball的理论观点。 在数据仓库领域，Bill Inmon被誉为“数据仓库之父”，他提出了Corporate Information Factory (CIF)理论，强调数据仓库是一个企业级的信息处理工厂。而Ralph Kimball则是多维架构（Multidimensional Architecture, MD）的支持者，他提倡企业数据仓库（EDW）应包含详细交易数据、集成内外部信息、多源整合，并且具有时间跨度，旨在为企业提供一致、集成的数据存储，支持决策支持。 数据仓库的特点包括：一致、集成、无冗余的数据存储，提供任意数据粒度的业务信息，以及支持实时决策。企业信息工厂（Corporate Information Factory）是一种体系结构，它以企业总线为核心，通过总线架构矩阵管理数据流，旨在实现跨业务部门的一致性信息视图。 在数据仓库建模过程中，模型设计人员承担着关键角色。他们参与项目准备与策划，确定数据源范围，制定项目实施策略。在项目启动阶段，组织模型培训，明确逻辑数据模型（LDM）的位置和作用。在系统需求阶段，他们会参与业务访谈和需求分析。系统设计阶段，模型设计人员负责信息调研、构建概念模型、逻辑数据模型详细设计以及物理数据模型设计。在系统开发与单元测试阶段，他们解释模型设计，协助验证测试结果，并根据发现的问题进行修改和变更。 逻辑数据模型是数据仓库设计的核心，它在概念模型的基础上，详细描述了实体、属性和关系，为物理数据模型的实现提供了基础。数据模型标准化工艺流程则确保了模型设计的规范化和高效性，包括从项目策划到系统测试的各个阶段。 数据仓库建模方法论是构建企业级数据仓库的关键，它融合了业务理解、技术实现和项目管理，以满足企业对数据集成和决策支持的需求。通过理解并应用Inmon和Kimball的理论，以及遵循标准化工艺流程，可以构建出有效且适应性强的数据仓库解决方案。