业务导向的BI建模入门：需求分析与数据仓库构建

"在深入了解和步入BI建模的世界之前，首先需要对业务需求有深刻的理解。作为BI（Business Intelligence）项目的核心步骤，建模是从需求分析和业务理解出发的。这个过程涉及以下几个关键环节： 1. 业务知识积累：熟悉所处行业是基础，这包括了理解业务流程、关键指标以及数据驱动的决策过程。只有深入理解业务，才能在后续建模过程中提供准确的方向。 2. 需求文档分析：阅读和解析需求文档是至关重要的。需求文档通常包含了业务问题的具体描述、预期的结果以及用户的需求，通过多次讨论和确认，确保模型的设计能够满足实际需求。 3. 报表阅读与讨论：通过对现有报表的分析，可以发现业务中的盲点和瓶颈，这些信息对于设计数据模型至关重要。与客户频繁沟通，了解他们的关注点，可以帮助优化模型设计。 4. 获取源数据库文档：理解原始数据的结构和内容，是构建数据仓库的基础。这包括了数据的来源、格式、质量和变更历史，这些都是数据模型设计和数据质量保证的重要依据。 5. 数据仓库概念：数据仓库并不是简单购买的产品，而是通过精心设计和持续改进的过程创建的。它是一个面向主题、集成、稳定且反映历史变化的数据集合，专为决策支持而构建。 6. 构建数据仓库的必要性：业务数据库往往不适合分析，它们主要关注事务处理效率而非数据分析。数据仓库的构建解决了多系统数据集成、历史数据保留、复杂分析需求和性能优化等问题。 7. 典型分析型需求示例：通过具体的业务场景，如销售分析或信用卡交易分析，展示了构建数据仓库的重要性，它能够提供深度洞察和多维度的综合分析能力。 8. 业务系统与数据仓库整合：尽管业务系统本身可能包含查询和报表功能，但数据仓库提供了更深层次的分析和一致的数据视图，使得数据查询和报表在整合后的BI环境中更有价值。 BI建模是从挖掘业务需求、理解数据本质到设计满足分析需求的数据架构的过程，这个过程需要密切与业务人员合作，并且不断优化以适应业务环境的变化。"