"该资源主要介绍了BW（Business Warehouse）与BCS（Business Content Services）在数据模型构建中的应用，特别是维度设计和信息立方体的构建。在二期财务报表模型中，涉及了固定资产、采购、总账、成本、应收应付和库存这六大主题，这些主题反映了用户在决策分析时关注的主要领域。数据模型设计采用OLAP（Online Analytical Processing）基于主题的方式，每个主题可能关联多个OLTP（Online Transaction Processing）系统。在模型实现上，信息立方体的构建通常是通过ODS（Operational Data Store）作为中间层，除了某些特定情况如ML数据直接进入信息立方体。此外，描述中还提到了库存主题的数据直接进入信息立方体，而其他主题则通过ODS。信息立方体的维度设计实例展示了SAP BW如何构建扩展的星型结构，包括事实表、维度表以及它们之间的关系。"
在SAP BW的维度设计中，维度是数据仓库的核心组成部分，它们定义了分析数据的不同角度或视角。例如，时间维度（Timedimension）、产品维度（Productdimension）和客户维度（Customerdimension）是常见的关键维度。维度表包含了维度的主键、维度号码和特性，如产品分类、客户区域等。事实表则存储了与这些维度相关的度量数据，如数量、收入、折扣和销售费用等，每个事实表记录由所有维度的主键唯一标识。
扩展的星型结构是SAP BW中的一个重要概念，它由事实表和围绕事实表的一系列维度表组成。这种结构优化了查询性能，使得数据分析更为高效。事实表中的记录包含了与各个维度关联的外键，这些外键对应维度表中的主键。维度表则负责存储详细的属性信息，如时间维度的财政年份、产品维度的产品编号和产品组、客户维度的地区等。
在实际操作中，ODS起到了数据整合的作用，它可以提供一个快速访问历史数据的中间层，避免了直接对源系统频繁查询。例如，在描述中提到的库存主题，由于其数据更新频率较高，可能直接进入信息立方体；而像ML数据这样的低频更新数据，则在月结后一次性抽取进入信息立方体。
这个资源提供了关于SAP BW数据模型构建的实践案例，强调了主题驱动的维度设计和信息立方体的构建方法，对于理解企业级数据仓库的实施和优化具有很高的参考价值。
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