数据仓库建模：BI成功关键，占比揭示

在"构建BI关键工作比重 - succez BI建模入门"这篇教程中，主要探讨了数据仓库在商业智能（BI）项目中的核心地位。作者强调了数据仓库建模的重要性，指出它占据了约50%的关键工作比重，表明其在BI实施过程中不可忽视的地位。 首先，课程的目标是介绍数据仓库（DW）和商业智能的基本概念，帮助读者理解DW的本质，即一个面向主题、集成、稳定且反映历史变化的数据集合，它是为支持决策制定而设计的特殊数据库。课程通过比喻解释了数据仓库并非简单的购买品，而是需要通过持续建设和开发来实现的动态过程。 构建数据仓库的必要性在于，业务数据库通常专注于事务处理（OLTP），它们遵循3NF设计原则，不适合进行深度分析。OLTP系统中的数据分散，难以实现跨部门的综合分析，而且对实时业务性能有负面影响。例如，如果在OLTP中执行复杂的报表和查询，可能会导致系统性能大幅下降。 课程列举了两个典型的分析需求：一是销售数据分析，包括时间、地区、商品和销售部门的维度；二是商业银行信用卡分析，关注交易趋势、持卡人行为特征等。这些例子突显了数据仓库在满足分析需求、整合多源数据、提供历史数据和一致视图方面的优势。 此外，课程还质疑了在拥有数据仓库后，业务系统中的查询报表是否依然重要。实际上，数据仓库与业务系统的整合更为紧密，不仅提供了更深层次的数据洞察，还可以通过统一的界面和权限管理，提高数据的可用性和决策效率。 总结来说，本文重点阐述了数据仓库建模在BI项目中的核心地位，以及其在解决业务分析问题、提升决策支持能力中的关键作用。参与者将学习到如何有效地设计和构建数据仓库，以满足日益增长的商业智能需求。