数据仓库建模详解和建模技巧
数仓建模方法
数仓建模方法数仓建模方法是数据仓库建设过程中的核心技术之一。
数仓建模方法是指根据业务需求，将数据仓库中的数据按照一定的规则、标准进行分类、整理和归类，然后建立数据仓库的存储结构，使得数据仓库能够满足不同层次用户的查询和分析需求，以及数据仓库性能和可维护性的要求。
常用的数仓建模方法有维度建模方法和实体关系建模方法。
下面将对这两种建模方法进行详细介绍。
1. 维度建模方法维度建模方法是将数据仓库中的数据按照维度和度量进行分类，并建立维度模型来存储数据。
维度指一些具有共同属性的数据对象，比如时间、地理位置、产品等，度量则是用来描述维度之间关系的数值或指标。
维度模型通常由一个中心事实表和多个维度表组成，中心事实表包含多个度量和与之相关的维度键，维度表则包含每个维度的属性和维度键。
维度建模方法具有以下优点：（1）易于理解和维护：维度建模方法采用直观的图形化表示方法，能够直观地反映业务性质和数据之间的关系，使得数据仓库使用更加直观和易于维护，同时也能够降低数据仓库的实施成本和风险。
（2）适应性强：维度建模方法能够很好地适应多种类型的业务需求，并且在模型设计过程中可以根据实际需求进行模型的调整和扩展。
（3）高性能：维度建模方法能够通过冗余数据的技术实现查询优化，提高查询效率和性能。
2. 实体关系建模方法实体关系建模方法是将数据仓库中的数据按照实体和关系进行分类，并建立实体关系模型来存储数据。
实体是业务领域中的某个具体事物，比如客户、订单、产品等，而实体之间的关系则代表了实体之间的业务关系。
实体关系模型通常由多个实体表和连接表组成，实体表包含每个实体的属性，连接表则用于描述实体之间的关系。
实体关系建模方法具有以下优点：（1）可扩展性强：实体关系建模方法能够很好地适应任何类型的业务需求，并且可以根据实际需求进行灵活的模型扩展和调整。
（2）模型具有普遍性：实体关系模型是基于实体和关系的统一建模方法，这种建模方式在软件工程领域得到广泛应用，在数据仓库建设中也具有普遍性。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论数据仓库建模是指将数据仓库中的数据按照某种标准和规范进行组织和管理的过程。
数据仓库建模方法论包括了多种方法和技术，用于帮助用户理解和分析数据仓库中的数据，从而支持决策制定和业务分析。
一、维度建模方法维度建模方法是数据仓库建模的核心方法之一，它以维度为核心，将数据按照维度进行组织和管理，从而提供给用户灵活和高效的数据查询和分析能力。
1.1 星型模型星型模型是最常见和简单的维度建模方法，它将数据仓库中的事实表和多个维度表通过共享主键的方式进行关联。
事实表包含了衡量业务过程中的事件或指标，而维度表包含了用于描述和过滤事实记录的属性。
星型模型的结构清晰，易于理解和使用，适用于绝大部分的数据仓库场景。
1.2 雪花型模型雪花型模型是在星型模型的基础上进行扩展和优化的一种模型，它通过拆分维度表中的属性，将其拆分为多个维度表和子维度表，从而使得数据仓库更加灵活和高效。
雪花型模型适用于维度表中的属性比较复杂和层次结构比较多的情况。
1.3 天际线模型天际线模型是一种比较先进和复杂的维度建模方法，它通过将事实表和维度表按照一定的规则进行分组和划分，从而实现多个星型模型之间的关联。
天际线模型适用于数据仓库中包含多个相互关联的业务过程和多个不同的粒度的情况。
二、多维建模方法多维建模方法是在维度建模方法基础上进行进一步抽象和简化的一种方法，它通过创建多维数据立方体和维度层次结构来组织和管理数据。
2.1 数据立方体数据立方体是多维建模的核心概念，它将数据按照事实和维度进行组织和管理，从而提供给用户直观和高效的数据查询和分析能力。
数据立方体包含了多个维度和度量，用户可以通过选择和组合维度和度量进行数据分析和挖掘。
2.2 维度层次结构维度层次结构是多维建模的关键技术，它通过将维度进行分层和组织，从而实现维度之间的关联和上下级关系。
维度层次结构可以有效地减少数据的冗余和复杂性，提高数据仓库的查询和分析效率。
三、模式设计方法模式设计方法是在维度建模方法和多维建模方法的基础上进行进一步的抽象和规范的一种方法，它通过定义模式和规则来组织和管理数据仓库中的数据。
数据仓库的设计和构建
数据仓库的设计和构建数据仓库（Data Warehouse）是指将组织机构内部各种分散的、异构的数据整合起来，形成一个共享的、一致的、易于查询和分析的数据环境。
数据仓库的设计和构建是数据管理和分析的重要环节。
本文将结合实践经验，介绍数据仓库的设计与构建过程。
一、需求分析数据仓库的设计与构建首先需要进行需求分析。
在需求分析阶段，我们需要明确以下几个问题：1. 数据来源：确定数据仓库所需要的数据来源，包括内部系统和外部数据源。
2. 数据维度：确定数据仓库中需要关注的维度，如时间、地理位置、产品等。
3. 数据粒度：确定数据仓库中的数据粒度，即需要对数据进行何种程度的聚合。
4. 数据可用性：确定数据仓库中数据的更新频率和可用性要求。
5. 分析需求：明确数据仓库所需满足的分析需求，如报表查询、数据挖掘等。
二、数据模型设计在数据仓库设计过程中，数据模型的设计尤为重要。
常用的数据模型包括维度建模和星型模型。
维度建模是基于事实表和维度表构建的，通过定义事实和维度之间的关系，建立多维数据结构。
星型模型则将事实表和各个维度表之间的关系表示为星型结构，有助于提高查询效率。
根据具体需求和数据特点，选择合适的数据模型进行设计。
三、数据抽取与转换数据仓库的构建过程中，需要从各个数据源中抽取数据，并进行清洗和转换。
数据抽取常用的方法包括全量抽取和增量抽取。
全量抽取是指将数据源中的全部数据抽取到数据仓库中，适用于数据量较小或变动频率较低的情况。
增量抽取则是在全量抽取的基础上，只抽取发生变动的数据，提高了数据抽取的效率。
数据在抽取到数据仓库之前还需要进行清洗和转换。
清洗的目标是去除数据中的错误、冗余和不一致之处，保证数据的准确性和完整性。
转换的目标是将数据格式进行统一，并进行必要的计算和整合，以满足数据仓库的需求。
四、数据加载与存储数据加载是指将抽取、清洗和转换后的数据加载到数据仓库中的过程。
数据加载的方式可以分为批量加载和实时加载。
数据仓库建模
数据仓库建模数据仓库建模是指根据业务需求和数据分析目标，对数据仓库进行设计和构建的过程。
它包括数据仓库的架构设计、数据模型设计、ETL（提取、转换和加载）流程设计等方面。
以下是关于数据仓库建模的详细介绍。
1. 数据仓库架构设计：数据仓库架构设计是数据仓库建模的第一步，它确定了数据仓库的整体结构和组织方式。
常见的数据仓库架构包括星型模型、雪花模型和星座模型等。
在架构设计中，需要考虑数据仓库的数据来源、数据存储方式、数据访问方式等因素，以确保数据仓库的高效性和可扩展性。
2. 数据模型设计：数据模型设计是数据仓库建模的核心环节，它定义了数据仓库中的数据结构和关系。
常用的数据模型包括维度模型和事实模型。
维度模型主要用于描述业务维度和维度之间的关系，而事实模型主要用于描述业务事实和事实之间的关系。
在数据模型设计中，需要根据具体业务需求，确定维度和事实的属性，并建立它们之间的关联关系。
3. ETL流程设计：ETL流程设计是数据仓库建模的关键环节，它负责将源系统中的数据提取、转换和加载到数据仓库中。
ETL流程包括数据抽取、数据清洗、数据转换和数据加载等步骤。
在ETL流程设计中，需要考虑数据抽取的频率、数据清洗的规则、数据转换的逻辑和数据加载的方式等因素，以确保数据仓库中的数据质量和一致性。
4. 数据仓库建模工具：数据仓库建模通常使用一些专业的建模工具，如PowerDesigner、ERwin等。
这些工具提供了丰富的建模功能，可以帮助数据仓库建模人员快速设计和构建数据仓库。
在使用建模工具时，需要熟悉工具的操作流程和功能，以提高建模效率和质量。
5. 数据仓库建模的最佳实践：在进行数据仓库建模时，需要遵循一些最佳实践，以确保数据仓库的高效性和可维护性。
首先，需要与业务人员紧密合作，深入了解业务需求和数据分析目标，以确保数据仓库的建模结果能够准确满足业务需求。
其次，需要遵循一致性和标准化的建模规范，以确保数据仓库中的数据结构和关系的一致性和可理解性。
数据仓库设计与建模的流程详解(一)
数据仓库设计与建模的流程详解在当今信息时代，数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
而要有效地管理和利用这些海量的数据，数据仓库的设计和建模就显得尤为关键。
本文将详细介绍数据仓库设计与建模的流程，帮助读者全面了解这个重要的数据管理过程。
一、需求分析阶段数据仓库设计与建模的第一步是需求分析阶段。
在这个阶段，我们需要与企业的相关部门和人员进行沟通，了解他们的数据需求和业务需求。
通过与业务人员的讨论，我们可以确定数据仓库的目标和范围，明确需要收集和存储哪些数据。
此外，需求分析阶段还包括对数据仓库的查询和报表要求进行梳理和分析。
通过与用户的交流，我们可以了解到用户对数据访问的需求，包括哪些报表和查询是经常用到的，对数据的哪些指标比较感兴趣等，这些信息对于后续的数据仓库设计与建模具有指导意义。
二、数据源选择和数据采集阶段在需求分析阶段确定了数据仓库需要包含的数据之后，我们需要选择数据源并进行数据采集。
选择数据源是基于业务需求和数据的可用性进行的，一般包括企业内部的各个系统和外部的数据供应商等。
数据采集是指从数据源中提取数据并进行清洗和转换的过程。
数据采集需要根据具体的数据源和业务需求进行设计和开发相关的数据提取和转换程序，保证数据的完整性和准确性。
三、数据仓库建模阶段数据仓库建模是数据仓库设计与建模过程中最关键的一步。
在这个阶段，我们需要根据业务需求和数据源的特点来设计数据仓库的模型。
数据仓库建模包括维度设计和事实表设计。
维度设计是指对数据仓库中网板维度的设计，包括对维度的属性和关系的定义。
维度是描述业务中的一组属性的实体，如时间、地点、产品等。
通过对维度的定义和建模，可以为数据仓库提供丰富的维度分析能力。
事实表设计是指对数据仓库中事实表的设计。
事实表是用来记录业务中的度量指标的表，如销售额、库存量等。
事实表和维度表之间通过关联键进行关联，从而可以实现多维分析和多维查询等功能。
四、ETL开发和数据加载阶段在数据仓库建模完成之后，我们需要进行ETL（数据提取、转换和加载）开发和数据加载工作。
数据仓库范式建模步骤
数据仓库范式建模步骤1.确定业务需求：首先需要明确数据仓库的目标和业务需求，了解业务流程和数据处理的要求。
与业务专家和决策者沟通，确保对业务需求的准确理解和全面把握。
2.数据准备：数据仓库建模需要使用到的数据通常来自于多个源系统，包括关系数据库、大数据平台、文件系统等。
需要对这些数据进行收集、清洗、整合和转换，以便于后续的分析和建模工作。
3.反范式化：在数据仓库建模中，通常会采用反范式化的处理方式，即将多个实体和关系整合到一个宽表中，以减少数据的冗余和规范化带来的性能问题。
反范式化需要综合考虑查询需求与数据冗余的权衡，保证数据的一致性和完整性。
4.确定实体和属性：根据业务需求，确定数据仓库中的实体和属性。
实体是指数据仓库中描述的具体事物，属性是实体的特征或描述。
通过对业务流程和数据需求的分析，确定需要建模的实体和对应的属性。
6.设计关系模式：根据上述实体和关系的定义，设计数据仓库中的关系模式。
关系模式是由表和字段组成的数据结构，用于存储具体的数据。
关系模式的设计需要根据实际业务需求和查询性能要求，考虑表的分解和数据的组织方式。
7.确定索引和分区：为了提高查询性能和数据访问效率，需要对关系模式中的字段进行索引和分区。
索引是对字段的检索结构，用于加快查询的速度，分区是将数据按照一定的规则进行划分，以便于并行处理和管理。
8.数据装载：在设计完关系模式后，需要将数据装入数据仓库中。
数据装载是将源系统中的数据抽取、清洗和转换后加载到数据仓库中的过程。
数据装载的过程需要考虑数据的一致性和完整性，以保证数据的质量和准确性。
9.数据验证和测试：在数据装载后，需要对数据进行验证和测试，以确保数据的准确性和一致性。
验证和测试的方式包括数据对比、查询分析和性能测试等，通过这些方式可以发现数据质量问题和性能瓶颈，并进行优化和修正。
10.数据维护和更新：数据仓库建模是一个持续的过程，随着业务需求的变化和数据的更新，需要对数据仓库进行维护和更新。
4种数据仓库建模方法
引言概述在数字化时代，数据成为企业运营和决策的重要驱动力。
为了更好地管理和利用企业数据，很多企业采用数据仓库来集成和存储数据。
数据仓库建模是数据仓库设计的核心环节，它决定了数据在仓库中的组织结构和查询方式。
本文将介绍四种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、实体关系模型、标准化模型以及主题建模。
维度建模维度建模是一种以事实表和维度表作为核心的建模方法。
事实表是存储数值型数据的表，维度表则存储描述性属性的表。
在维度建模中，事实表和维度表通过共享主键来建立关联。
小点详细阐述：1.事实表的设计：事实表应选择合适的粒度，并包含与业务流程相关的度量。
例如，销售事实表可以包含销售额、销售数量等度量。
2.维度表的设计：维度表应包含与业务流程相关的描述性属性，例如时间、产品、地理位置等。
维度应具有层次结构，以便支持多维分析。
3.关系型数据库实现：维度建模通常使用关系型数据库来实现，它通过表和关联键来表示维度和事实之间的关系。
实体关系模型实体关系模型是一种基于关系代数和数据库范式的建模方法。
它通过实体、属性和关系来描述数据的结构。
实体关系模型适用于较复杂的数据仓库场景，其中数据具有多层级和复杂的关系。
小点详细阐述：1.实体的建模：实体是数据仓库中的核心对象，它代表了业务流程中的实际对象。
实体的属性描述了实体的特征。
2.关系的建模：关系描述了实体间的关联和依赖关系。
在实体关系模型中，关系通过外键建立。
3.数据库范式：实体关系模型追求高度的数据规范化，以减少数据冗余和不一致性。
标准化模型标准化模型是一种以消除冗余数据为核心的建模方法。
在标准化模型中，数据被拆分为多个表，并通过关系建立关联。
小点详细阐述：1.数据拆分：标准化模型通过将数据拆分为多个表，将重复的数据存储在一个地方，并通过外键建立关联。
2.数据插入和查询：标准化模型在数据插入和查询时需要进行多表关联操作，对性能有一定影响。
3.适用场景：标准化模型适用于事务性场景，如订单管理、库存管理等。
数据仓库建模方法总结
数据仓库建模方法总结数据仓库建模是数据仓库构建过程中的重要环节，它决定了数据仓库的数据结构和查询性能。
本文将总结几种常见的数据仓库建模方法，包括维度建模、事实建模和标准化建模，并比较它们的优缺点。
1. 维度建模维度建模是一种常见的数据仓库建模方法，它基于维度表和事实表的概念。
维度表包含描述业务过程的属性，如时间、地点、产品等，而事实表包含与业务过程相关的度量。
维度表和事实表通过共同的键连接起来，形成星型或雪花型的模型。
优点：1) 简单直观：维度建模易于理解和使用，可以快速设计和构建数据仓库。
2) 查询性能高：维度建模的星型结构简化了查询的关联操作，提高了查询性能。
缺点：1) 一对一关系：维度表和事实表之间是一对多的关系，无法处理多对多的关系。
2) 数据冗余：维度表中的属性可能存在冗余，造成数据冗余和一致性问题。
2. 事实建模事实建模是基于主题的数据仓库建模方法，它以业务过程为核心构建事实表，包括维度键和度量。
事实表记录了业务过程发生的事实信息，维度键用于连接事实表和维度表，度量用于度量业务过程的指标。
优点：1) 灵活性高：事实建模能够适应复杂的业务逻辑和多对多的关系。
2) 数据粒度控制：事实表可以根据需要控制数据的粒度，提供灵活的查询和分析能力。
缺点：1) 设计复杂：事实建模的设计复杂度较高，需要考虑多对多的关系和度量的粒度控制。
2) 查询性能相对低：事实建模需要进行多表关联操作，查询性能相对较低。
3. 标准化建模标准化建模是一种将数据仓库模型与关系数据库模型类似的建模方法。
它将数据存储在标准化的表中，通过复杂的关联操作来查询和分析数据。
标准化建模与维度建模和事实建模相比，更适用于小型数据仓库和查询较少的情况。
优点：1) 数据一致性：标准化建模减少了数据冗余，提高了数据一致性。
2) 灵活可扩展：标准化建模可以适应不同的查询需求，支持灵活的查询和分析。
缺点：1) 查询复杂：标准化建模需要进行多表关联和聚合操作，查询复杂度较高。
数据仓库建模
数据仓库建模一、概述数据仓库建模是指根据业务需求，将原始数据进行整理、转换和存储，以便于数据分析和决策支持。
本文将详细介绍数据仓库建模的标准格式，包括数据仓库架构、维度建模和事实表设计等方面的内容。
二、数据仓库架构1. 数据仓库层次结构数据仓库通常由三层构成：操作型数据层、数据仓库层和数据展示层。
操作型数据层用于存储原始数据，数据仓库层用于存储经过整理和转换的数据，数据展示层用于展示数据分析结果。
2. 数据仓库模型数据仓库模型采用星型模型或者雪花模型。
星型模型由一个中心的事实表和多个维度表组成，每一个维度表与事实表通过外键关联。
雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步规范化，形成多个层次的维度表。
三、维度建模1. 维度表设计维度表包含业务过程中的维度属性，如时间、地点、产品等。
每一个维度表应包含一个主键和多个属性列，属性列用于描述维度的特征。
主键与事实表进行关联。
2. 事实表设计事实表包含业务过程中的度量指标，如销售额、订购数量等。
每一个事实表应包含一个主键和多个度量列，度量列用于存储度量指标的数值。
主键与维度表进行关联。
3. 维度建模技巧维度建模过程中，需要注意以下几点：- 维度表应具备高度可重用性，便于在不同的事实表中使用。
- 维度表的属性列应具备高度一致性和完整性，便于数据分析和查询。
- 维度表的属性列应具备高度可扩展性，便于根据业务需求进行扩展。
四、事实表设计1. 事实表类型事实表分为事务型事实表和积累型事实表。
事务型事实表记录每一个业务事件的详细信息，积累型事实表记录业务事件的累计值。
2. 事实表度量粒度事实表度量粒度应根据业务需求进行确定。
普通情况下，度量粒度应尽可能细化，以便于进行更详细的数据分析。
但也需要考虑数据存储和查询效率的问题。
3. 事实表的度量指标事实表的度量指标应根据业务需求进行确定。
度量指标应具备可度量性、可加性和可分解性等特性，便于进行数据分析和计算。
五、数据仓库建模工具数据仓库建模过程中，可以使用一些建模工具辅助设计和管理数据仓库，如PowerDesigner、ERwin等。
数据仓库常见建模方法与建模实例演示
引言：数据仓库是一个用来存储、整合和管理组织中各种类型数据的集中库，为决策支持和业务分析提供数据基础。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个至关重要的步骤，它决定了数据仓库的架构、数据的组织方式以及数据的查询效率。
本文将介绍数据仓库的常见建模方法，并通过实例演示来加深理解。
概述：数据仓库建模主要包括维度建模和标准化建模两种方法。
维度建模侧重数据的分析和查询，采用星型或雪花型模型，标准化建模侧重数据的存储和管理，采用三范式模型。
下面将对这两种方法进行详细阐述。
正文内容：一、维度建模1. 星型模型- 星型模型是一种常见的维度建模方法，它以一个中心事实表为核心，围绕着多个维度表构建关系。
这种模型简单直观，适用于多维分析和查询操作。
- 实例演示：我们以零售业为例，事实表为销售订单表，维度表包括产品维度、时间维度和地区维度。
通过星型模型，可以方便地进行销售额、销售量等指标的分析和查询。
2. 雪花型模型- 雪花型模型是在星型模型的基础上进行维度表的归一化，并使用多层级的维度表来表示更复杂的关系。
这种模型适用于维度之间有多级关系的情况。
- 实例演示：在健康保险领域，事实表为理赔表，维度表包括疾病分类维度、医院维度和地区维度。
通过雪花型模型，可以灵活地进行疾病的统计分析，如特定疾病在特定地区的就医情况。
3. 硬度建模- 硬度建模是一种将维度直接存储在事实表中的建模方法，它减少了维度表和事实表之间的连接，提高了查询效率。
这种模型适用于维度表较小且不经常发生变化的情况。
- 实例演示：在人力资源管理中，事实表为员工绩效表，维度信息包括员工姓名、所属部门、入职日期等。
通过硬度建模，可以快速地查询某个员工的绩效数据和所属部门的平均绩效数据。
二、标准化建模1. 第一范式- 第一范式是一种最基本的标准化建模方法，要求每个字段的值不可再分，即每个字段都是不可再分的最小单元。
这种模型适用于简单的存储和管理需求。
- 实例演示：在物流管理中，需要存储和管理货物的基本信息，如货物名称、货物数量、货物重量等。
数据建模方法及技巧
数据建模师谈建模方法及技巧笔者从98年进入数据库及数据仓库领域工作至今已经有近八年的时间，对数据建模工作接触的比较多，创新性不敢谈，本文只是将工作中的经验总结出来，供大家一同探讨和指正。
提起数据建模来，有一点是首先要强调的，数据建模师和DBA有着较大的不同，对数据建模师来说，对业务的深刻理解是第一位的，不同的建模方法和技巧是为业务需求来服务的。
而本文则暂时抛开业务不谈，主要关注于建模方法和技巧的经验总结。
从目前的数据库及数据仓库建模方法来说，主要分为四类。
第一类是大家最为熟悉的关系数据库的三范式建模，通常我们将三范式建模方法用于建立各种操作型数据库系统。
第二类是Inmon提倡的三范式数据仓库建模，它和操作型数据库系统的三范式建模在侧重点上有些不同。
Inmon的数据仓库建模方法分为三层，第一层是实体关系层，也即企业的业务数据模型层，在这一层上和企业的操作型数据库系统建模方法是相同的；第二层是数据项集层，在这一层的建模方法根据数据的产生频率及访问频率等因素与企业的操作型数据库系统的建模方法产生了不同；第三层物理层是第二层的具体实现。
第三类是Kimball提倡的数据仓库的维度建模，我们一般也称之为星型结构建模，有时也加入一些雪花模型在里面。
维度建模是一种面向用户需求的、容易理解的、访问效率高的建模方法，也是笔者比较喜欢的一种建模方式。
第四类是更为灵活的一种建模方式，通常用于后台的数据准备区，建模的方式不拘一格，以能满足需要为目的，建好的表不对用户提供接口，多为临时表。
下面简单谈谈第四类建模方法的一些的经验。
数据准备区有一个最大的特点，就是不会直接面对用户，所以对数据准备区中的表进行操作的人只有ETL工程师。
ETL工程师可以自己来决定表中数据的范围和数据的生命周期。
下面举两个例子：1）数据范围小的临时表当需要整合或清洗的数据量过大时，我们可以建立同样结构的临时表，在临时表中只保留我们需要处理的部分数据。
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法
数据仓库的建模方法一般可以分为以下几种：
1. 维度建模：维度建模是一种基于维度模型的建模方法。
它以事实表和维度表为核心，通过定义维度和事实之间的关系来描述数据仓库中的数据。
维度建模的优点是简单直观，易于理解和使用，适合一些小到中等规模的数据仓库。
2. 基于实体关系模型的建模方法：这种建模方法将数据仓库建模看作是一个基于实体关系模型的数据库设计问题。
它使用实体、关系和属性等概念来描述数据仓库中的数据，通过规范化、反规范化等技术来优化数据模型。
这种建模方法适用于复杂的数据仓库，具有很强的灵活性和扩展性。
3. 模式化设计方法：模式化设计是一种基于模式的建模方法，它将数据仓库中的数据分为不同的模式或层次，每个模式或层次都有特定的功能和目的。
模式化设计方法可以使数据仓库更加灵活和可扩展，能够更好地满足用户的需求。
4. 主题建模：主题建模是将数据仓库建模看作是一种主题导向的建模方法。
它以业务主题为核心，将数据仓库中的数据组织成一系列的主题模型，每个主题模型都包含与该主题相关的事实和维度。
主题建模的优点是能够更好地满足用户的查询需求，提供更准确、可理解和可用的数据。
不同的建模方法适用于不同的情况和需求，选择合适的建模方法对于数据仓库的
成功实施和运营非常重要。
数据仓库建模方法论
数据仓库建模方法论在数据仓库建模方法论中，有几种常用的建模方法，包括实体关系模型（ERM）、维度建模和多维建模。
这些方法都有各自的优势和适用场景，选用合适的方法可以提高数据仓库的设计和维护效率。
实体关系模型是最早被广泛应用的数据建模方法之一。
它基于实体与属性之间的关系，通过绘制实体与属性之间的联系图来描述数据模型。
实体关系模型适用于复杂的业务场景，能够准确地表示实体之间的关系和属性的特征。
实体关系模型通常使用关系数据库来实现，并支持SQL查询和数据操作。
然而，在处理多维分析等复杂查询时，实体关系模型的性能可能不尽人意。
相对于实体关系模型，维度建模和多维建模更加适用于面向分析的数据仓库设计。
维度建模是一种简化的数据模型方法，以维度为中心，通过绘制实体与维度关系的星型或雪花型图来表示数据模型。
维度建模关注于分析过程中的查询需求，并提供了灵活的查询和聚合能力。
维度建模通常使用关系数据库或NoSQL数据库来存储数据，并支持SQL查询或多维查询语言（如MDX）。
维度建模适用于大部分的数据仓库应用场景，尤其在OLAP领域表现出色。
与维度建模相比，多维建模更加注重多维数据的表示。
多维数据按照事实与维度之间的关系被组织成多维数据立方体。
通过绘制维度与数据立方体之间的关系图来表示数据模型。
多维建模适用于需要进行复杂的多维分析和切片切块操作的场景，具有更高的性能和灵活性。
多维建模通常使用专门的多维数据库来存储数据，并支持多维查询语言（如MDX）。
多维建模在OLAP和数据挖掘领域有广泛应用。
在选择建模方法时，需要根据具体的业务需求、数据特点和查询需求来综合考虑各种因素。
同时，需要考虑数据仓库的规模和维护成本，选择适合的建模方法来保证数据仓库的高效运行和易于维护。
为了确保数据仓库建模的有效性，通常需要进行需求分析、数据建模设计、验证和调整等工作，并与业务部门和技术团队进行充分的沟通和协调。
通过遵循一定的方法论和最佳实践，可以使数据仓库建模更加科学和高效。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的设计方法(五)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度属性的设计方法引言：数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，其设计和建模对于企业的决策和运营具有重要意义。
在数据仓库的设计中，维度层级与维度属性的设计是关键环节。
本文将介绍数据仓库设计中维度层级与维度属性的设计方法以及相关注意事项。
一、维度层级的设计方法维度是数据仓库中描述业务事实的概念。
在维度中，维度层级是指将维度划分为不同的层次，每个层次代表了不同的细节程度。
维度层级的设计方法可以从以下几个方面考虑：层级的划分在进行维度层级的划分时，可以从业务的角度出发，按照业务的流程和层次划分维度层级。
同时，也可以结合数据仓库的查询需求，将层级划分为对查询具有重要意义的层次。
关系的建立在维度层级之间，往往存在着上下级的关系，应该在建立维度层级时，明确各层级之间的关系。
可以通过标识字段、父子关系等方法来表示。
命名的规范为了提高维度的可读性和可维护性，在设计维度层级时，应该制定一套命名规范。
可以采用公司统一的命名规则，也可以根据具体业务情况设计命名规则。
二、维度属性的设计方法维度属性是描述维度的特征以及与其相关的信息。
在维度属性的设计中，需要考虑以下几个方面：属性的分类在进行维度属性的设计时，可以根据属性的性质将其划分为不同的分类。
比如，可以将属性分为数值型属性、文本型属性、日期型属性等。
属性的完整性在设计维度属性时，应该保证属性的完整性。
即每个维度属性都应该具备唯一性，并且能够完整地描述维度特征。
属性的粒度属性的粒度是指属性所包含的信息的具体程度。
在设计维度属性时，应该根据业务需求和数据仓库的查询性能进行折中考虑。
如果属性粒度过细，可能导致查询效率低下；如果属性粒度过粗，可能无法满足查询需求。
三、维度层级与维度属性的设计注意事项在进行维度层级与维度属性的设计时，需要注意以下几点：灵活性数据仓库的查询需求经常发生变化，因此维度层级与维度属性的设计应该具备一定的灵活性。
在设计时，应该考虑到未来的扩展需求，避免过于僵化的设计。
数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南
数据仓库中的多维建模与OLAP分析实用指南数据仓库是一个企业内部用来存储和管理各类数据的重要系统。
多维建模和OLAP分析是利用数据仓库进行高效数据查询和分析的关键技术。
本文将讨论数据仓库中的多维建模和OLAP分析，并介绍一些实用的指南。
1. 多维建模多维建模是在数据仓库中创建多维数据模型的过程。
多维数据模型通过将数据组织成多个维度和度量，使得数据更直观、易于理解和分析。
下面是一些关键的多维建模概念和指南：1.1 维度维度是描述事实的不同视角或属性的集合。
在多维建模中，维度是数据仓库中的关键要素。
常见的维度有时间、地理位置、产品和客户等。
在设计维度时，需要考虑到维度之间的层次结构、维度之间的关系以及维度的属性。
1.2 度量度量是进行分析的主要指标。
在多维建模中，度量通常是可以进行数值计算的数据。
常见的度量有销售额、库存数量和客户数量等。
在设计度量时，需要考虑到度量的粒度、度量之间的算法以及度量与维度之间的关系。
1.3 立方体立方体是多维数据模型的核心组件。
一个立方体包含多个维度和度量，并提供了灵活的查询和分析功能。
在设计立方体时，需要确定维度和度量的层次结构，以及定义聚合函数和计算指标等。
2. OLAP分析OLAP（Online Analytical Processing）是一种多维在线分析处理技术，用于快速查询和分析数据仓库中的多维数据。
下面是一些关键的OLAP分析概念和指南：2.1 多维查询多维查询是对数据仓库中多维数据进行查询和分析的操作。
通过多维查询，用户可以根据不同的维度和度量，快速统计和分析数据。
多维查询通常包括切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill）、旋转（Pivot）和透视（Pivot）等操作。
2.2 数据挖掘数据挖掘是在数据仓库中寻找隐藏的模式和关联规则的过程。
通过数据挖掘，可以发现潜在的业务趋势、行为模式和异常情况等。
常见的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和预测建模等。
数据仓库的设计和建模
数据仓库的设计和建模随着大数据时代的到来，企业需要处理和分析越来越多的数据。
数据仓库应运而生，成为企业中的重要一环。
数据仓库的设计和建模是确保数据仓库能够正常运行的关键一步。
本文将为您介绍数据仓库设计和建模的过程和注意事项。
一、数据仓库的设计数据仓库设计是指选择适合企业现有业务模型的数据仓库，以及选择适合的数据仓库模型。
在数据仓库设计过程中，需要注意以下几点：1.需求分析在设计数据仓库之前，必须先了解企业的需求。
只有充分了解企业的需求，才能选择适合的数据仓库模型。
的确，基本的关系型数据仓库并不是适合所有企业的最佳选择。
有些企业需要NoSQL数据存储解决方案；另一些企业可能需要一个大数据仓库。
2.选择合适的结构设计数据仓库的一个重要方面是结构。
企业需要选择一个适当的结构，以方便数据仓库的管理。
该设计需要考虑到多个因素，如数据交换、备份和恢复等方面。
3.确定数据清洗规则仓库设计人员需要为仓库中的数据制定一些清洗规则。
例如，数据可以进行缺失值检查；去除不匹配的条目；并标准化数据格式。
所有这些工作都是为了保证数据质量。
4.数据集成在数据仓库中，数据可以从多个来源汇总，包括企业主机、云存储、应用程序和外部第三方服务，还可以使用ETL(抽取、转换和加载)工具来协调所有这些数据源。
5.元数据管理元数据管理是管理数据仓库的一个关键方面。
元数据是有关数据的数据。
在数据仓库中，元数据指用于管理和发现数据资源的数据。
这些数据包括数据定义、数据源、字段名称和数据类型等。
二、数据仓库的建模数据建模是一个基于模型的设计方法，它将复杂的数据模型转化为可视化的图形模型，以简化数据的管理和维护。
数据建模应该包括以下步骤：1.确定数据实体数据建模开始于确定数据实体。
数据实体就是指组织中的实际事物，例如客户、订单、产品。
通常情况下，数据实体可以通过问题领域的分析来确定。
2.确定关系确定数据实体后，需要确定数据实体之间的关系。
关系通常定义为“一对多”、“多对多”或“一对一”，可以通过实体之间的相互依赖性来确定。
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法(二)
数据仓库设计与建模的维度层级与维度关联的设计方法在数据仓库的设计与建模中，维度是一个非常重要的概念。
维度是对事实数据所描述的对象进行分类与分组的方式，它提供了一种多维度观察和分析数据的方式。
在进行维度设计时，维度层级与维度关联的设计方法是非常关键的。
一、维度层级的设计方法维度层级是指维度之间的层次结构，它描述了维度之间的从属关系。
在设计维度层级时，有以下几个关键考虑因素。
1. 数据的分组与分类在设计维度层级时，首先需要对数据进行合理的分组与分类。
例如，对于销售数据，可以将时间进行分组，分为年、季度、月份等层级；对于地域数据，可以分为国家、省份、城市等层级。
通过合理的分组与分类，可以为后续的数据分析提供更多的维度选择。
2. 层级之间的从属关系在设计维度层级时，需要明确各个层级之间的从属关系。
例如，时间维度的年级别是最高层级，季度和月份是其下属的层级。
这种层级之间的从属关系可以通过层级之间的父子关系来表达。
3. 可扩展性与灵活性在设计维度层级时，需要考虑到数据仓库的可扩展性和灵活性。
即使当前只需要设计到某个层级，也需要预留足够的空间以支持未来的扩展。
同时，维度层级的设计也需要灵活性，以应对不同维度之间的层级差异。
二、维度关联的设计方法维度关联是指维度之间的关联关系，它描述了维度之间的相互关系及依赖关系。
在设计维度关联时，有以下几个关键考虑因素。
1. 主维度与从维度的关系在数据仓库中，通常有一个或多个主维度与其他维度进行关联。
主维度一般是指与事实数据直接关联的维度，例如销售事实与产品维度的关联。
从维度则是与主维度间接关联的维度，例如产品维度与时间维度的关联。
在设计维度关联时，需要明确主维度与从维度之间的关系，并建立相应的关联关系。
2. 维度之间的共享关系在设计维度关联时，还需要考虑到维度之间的共享关系。
即一个维度可以同时与多个维度进行关联。
例如，产品维度可以与时间维度和地域维度进行关联。
通过共享关系，可以实现不同维度之间的交互和联动。
数仓建模方法
数仓建模方法《数仓建模方法》一、什么是数仓建模数仓建模是一种将数据仓库中的数据通过数据建模技术来提取有用信息的一种过程。
数仓建模通常通过分析和抽取数据仓库中的数据来创建一个数据模型，以便更好地理解数据仓库中的大量数据和用户业务需求。
二、数仓建模的优势1、降低计算时间：数仓建模能够捕捉大量的历史数据，可以对大量数据进行统一处理，帮助你快速定位问题，降低计算时间。
2、减少误差：数仓建模可以在最短的时间内，准确地抽取出有效的信息，有助于你减少在数据处理过程中的误差。
3、开发新业务：使用数仓建模过程可以发现新的潜在商机，以及发现不符合预期的问题，从而帮助你开发新产品和服务。
三、数仓建模的常用方法1、ER模型：ER模型(实体关系模型)是一种简单而又有效的模型，是数据库设计阶段最重要的步骤之一，可以抽象出实体和实体之间的关系，以便构建数据库。
2、Dimensional模型：Dimensional模型是另一种在数据仓库中常用的数据建模技术，它是一种非常强大的业务模型，包含可以用来支持复杂查询的维度表和事实表。
3、OLAP模型：OLAP(在线分析处理)模型是基于维度模型的一种模型，它是一种数据挖掘技术，可以抽取出庞大的数据集中隐藏的深度信息和知识。
四、数仓建模的注意事项1、要清楚数据仓库建模的目标和目的：要清楚自己建模过程的目标，是改善业务流程，还是增加数据质量，或者是预测业务趋势等。
2、清楚数据仓库的范围：在建模之前，要明确数据仓库的范围，确定数据仓库的层级，以及存储在数据仓库中的数据类型。
3、注意模型的细节：在建模过程中，要注意模型细节，比如数据类型、缩放程度、血缘因子等，以便创建最佳的数据模型。
数据仓库设计与建模的维度属性处理技巧(一)
数据仓库设计与建模的维度属性处理技巧在数据仓库设计和建模过程中，维度属性处理是至关重要的一环，它直接影响到数据仓库的准确性和可操作性。
本文将探讨一些维度属性处理的技巧，帮助您进行更好的数据仓库设计和建模。
1. 维度属性的分类在数据仓库中，维度属性可以分为多个分类，如维度主键、业务属性、度量属性和衍生属性等。
其中，维度主键是用于唯一标识维度的属性，业务属性是描述维度的业务特征和信息，度量属性是可用于度量和分析的数值属性，而衍生属性则是通过计算、转换或连接等方式得到的属性。
在处理维度属性时，需要注意它们所属的分类，以便正确地应用相应的处理技巧。
2. 属性维度的设计属性维度是指用于描述某一事实或现象的维度，它通常包含多个属性。
在属性维度的设计过程中，应注意以下几点。
首先，属性的顺序应合理有序。
在设计属性维度时，应根据属性的相关性和业务逻辑对属性进行排序，使其有一定的逻辑顺序。
其次，应合理定义属性的粒度。
属性粒度是指属性所描述的信息的详细程度。
在数据仓库建模中，粒度的选择直接影响到数据的存储和分析效果。
因此，应根据业务需求和数据仓库的目标，合理定义属性的粒度。
最后，属性的命名要准确清晰。
属性的命名应遵循一定的规范，同时要能够准确地描述属性所代表的含义。
一个好的属性命名可以提高维度属性的可理解性和可维护性。
3. 维度属性的数据类型处理在数据仓库设计和建模过程中，维度属性的数据类型处理是一个关键环节。
不同的数据类型需要采用不同的处理方式。
对于字符串类型的属性，可以使用维度表或码表来记录和存储属性值，以便进行维度关联。
同时，还可以使用一些技巧来对字符串属性进行规范化和标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
对于数值类型的属性，可以根据其含义和取值范围进行合适的数据类型选择，如整型、浮点型等。
同时，还可以对数值属性进行归一化处理，以便进行数据的比较和分析。
对于日期和时间类型的属性，可以使用标准的日期时间格式，并结合日历表等维度表来存储和处理日期时间属性。
数据仓库中的主题建模技术研究
数据仓库中的主题建模技术研究数据仓库（Data Warehouse）是管理组织内各部门间海量数据的主要方式之一。
数据仓库中的主题建模技术是构建数据仓库的核心方法之一，它将业务领域中的实体和概念转化为事实（Facts）和维度（Dimensions），从而实现对数据的高效查询与分析。
本文将从三个方面探讨主题建模技术在数据仓库中的应用：主题建模的定义和特点，主题建模中的多维数据分析技术，以及主题建模中的设计方法与实现技术。
一、主题建模的定义和特点主题建模（Dimensional Modeling）是Kimball等人于1996年提出的数据仓库建模方法，它的主要目的是为了解决数据仓库中的查询性能问题。
主题建模将业务领域中的实体和概念转化为事实和维度，事实表示业务中发生的事件，维度则是描述事实的各种属性。
例如，在一个电子商务网站的数据仓库中，用户在网站上购买了商品，购买事件即为事实，购买事件涉及的商品、用户、时间等则是维度。
主题建模的特点如下：1、以业务过程为中心，强调面向商业需求。
2、基于维度分析，将业务领域转化为基于多维分析的模型，更具可读性和易于理解性。
3、建模过程具有可控性，易于开发和维护。
4、具有时间的概念和变化性，支持历史数据的查询分析。
二、主题建模中的多维数据分析技术主题建模的多维分析是数据仓库最重要的查询分析技术之一，它基于维度模型和星型模型实现查询和分析，具有以下几个特点：1、快速分析和深入挖掘。
多维数据分析技术可以对海量数据进行高速查询，快速计算出各种指标和指标组合。
2、可以快速分析建模中的关键业务细节，使得用户可以更清楚地理解所查询的业务场景。
3、支持在多维空间中进行交互式操作，可以实现用户自定义查询和分析，与用户的需求更加契合。
4、提供多种可视化方式，使得结果更易于用户理解。
三、主题建模中的设计方法与实现技术主题建模的设计方法有两种：星型模型和雪花模型。
星型模型是主题建模中最简单也是最常用的一种模型，它的基本结构是以一个中心事实表为核心，多个维度表围绕着核心表组成。
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一、构建企业级数据仓库五步法
(一)、确定主题
即确定数据分析或前端展现的主题。
例如：我们希望分析某年某月某一地区的啤酒销售情况，这就是一个主题。
主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系，确定主题时要综合考虑。
我们可以形象的将一个主题想象为一颗星星：统计数值型数据(量度)存在于星星中间的事实表;分析角度(维度)是星星的各个角;我们将通过维度的组合，来考察量度。
那么，“某年某月某一地区的啤酒销售情况”这样一个主题，就要求我们通过时间和地区两个维度的组合，来考察销售情况这个量度。
从而，不同的主题来源于数据仓库中的不同子集，我们可以称之为数据集市。
数据集市体现了数据仓库某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。
(二)、确定量度
在确定了主题以后，我们将考虑要分析的技术指标，诸如年销售额之类。
它们一般为数值型数据。
我们或者将该数据汇总，或者将该数据取次数、独立次数或取最大最小值等，这样的数据称为量度。
量度是要统计的指标，必须事先选择恰当，基于不同的量度可以进行复杂关键性能指标(KPI)等的设计和计算。
(三)、确定事实数据粒度
在确定了量度之后，我们要考虑到该量度的汇总情况和不同维度下量度的聚合情况。
考虑到量度的聚合程度不同，我们将采用“最小粒度原则”，即将量度的粒度设置到最小。
例如：假设目前的数据最小记录到秒，即数据库中记录了每一秒的交易额。
那么，如果我们可以确认，在将来的分析需求中，时间只需要精确到天就可以的话，我们就可以在ETL处理过程中，按天来汇总数据，此时，数据仓库中量度的粒度就是“天”;反过来，如果我们不能确认将来的分析需求在时间上是否需要精确到秒，那么，我们就需要遵循“最小粒度原则”，在数据仓库的事实表中保留每一秒的数据，以便日后对“秒”进行分析。
在采用“最小粒度原则”的同时，我们不必担心海量数据所带来的汇总分析效率问题，因为在后续建立多维分析模型(CUBE)的时候，我们会对数据提前进行汇总，从而保障产生分析结果的效率。
关于建立多维分析模型(CUBE)的相关问题，我们将在下期栏目中予以阐述。
(四)、确定维度
维度是指分析的各个角度。
例如我们希望按照时间，或者按照地区，或者按照产品进行分析，那么这里的时间、地区、产品就是相应的维度。
基于不同的维度，我们可以看到各量度的汇总情况，也可以基于所有的维度进行交叉分析。
这里我们首先要确定维度的层次(Hierarchy)和级别(Level)(图四：pic4.bmp)。
如图所示，我们在时间维度上，按照“年 -季度-月”形成了一个层次，其中“年”、“季度”、“月”成为了这个层次的3个级别;同理，当我们建立产品维度时，我们可以将“产品大类-产品子类-产品”划为一个层次，其中包含“产品大类”、“产品子类”、“产品”三个级别。
那么，我们分析中所用到的这些维度，在数据仓库中的存在形式是怎样的呢?
我们可以将3个级别设置成一张数据表中的3个字段，比如时间维度;我们也可以使用三张表，分别保存产品大类、产品子类、产品三部分数据，比如产品维度.
另外，值得一提的是，我们在建立维度表时要充分使用代理键。
代理键是数值型的ID号码(例如图六中每张表的第一个字段)，它唯一标识了每一维度成员。
更重要的是，在聚合时，数值型字段的匹配和比较，JOIN效率高，便于聚合。
同时，代理键对缓慢变化维度有着重要的意义，在原数据主键相同的情况下，它起到了对新数据与历史数据的标识作用。
在此，我们不妨谈一谈维度表随时间变化的问题，这是我们经常会遇到的情况，我们称其为缓慢变化维度。
比如我们增加了新的产品，或者产品的ID号码修改了，或者产品增加了一个新的属性，此时，维度表就会被修改或者增加新的记录行。
这样，我们在ETL的过程中，就要考虑到缓慢变化维度的处理。
对于缓慢变化维度，有三种情况：
1、缓慢变化维度第一种类型：
历史数据需要修改。
这种情况下，我们使用UPDATE方法来修改维度表中的数据。
例如：产品的ID号码为123，后来发现ID号码错了，需要改写成456，那么，我们就在ETL处理时，直接修改维度表中原来的ID号码为456。
2、缓慢变化维度第二种类型：
历史数据保留，新增数据也要保留。
这时，要将原数据更新，将新数据插入，我们使用UPDATE / INSERT。
比如：某一员工2005年在A
部门，2006年时他调到了B部门。
那么在统计2005年的数据时就应该将该员工定位到A部门;而在统计 2006年数据时就应该定位到B部门，然后再有新的数据插入时，将按照新部门(B部门)进行处理，这样我们的做法是将该维度成员列表加入标识列，将历史的数据标识为“过期”，将目前的数据标识为“当前的”。
另一种方法是将该维度打上时间戳，即将历史数据生效的时间段作为它的一个属性，在与原始表匹配生成事实表时将按照时间段进行关联，这种方法的好处是该维度成员生效时间明确。
3、缓慢变化维度第三种类型：
新增数据维度成员改变了属性。
例如：某一维度成员新加入了一列，该列在历史数据中不能基于它浏览，而在目前数据和将来数据中可以按照它浏览，那么此时我们需要改变维度表属性，即加入新的字段列。
那么，我们将使用存储过程或程序生成新的维度属性，在后续的数据中将基于新的属性进行查看。
(五)、创建事实表
在确定好事实数据和维度后，我们将考虑加载事实表。
在公司的大量数据堆积如山时，我们想看看里面究竟是什么，结果发现里面是一笔笔生产记录，一笔笔交易记录… 那么这些记录是我们将要建立的事实表的原始数据，即关于某一主题的事实记录表。
我们的做法是将原始表与维度表进行关联，生成事实表(图六：
pic6.bmp)。
注意在关联时有为空的数据时(数据源脏)，需要使用外连接，连接后我们将各维度的代理键取出放于事实表中，事实表除了各维度代理键外，还有各量度数据，这将来自原始表，事实表中将存在维度代理键和各量度，而不应该存在描述性信息，即符合“瘦高原则”，即要求事实表数据条数尽量多(粒度最小)，而描述性信息尽量少。
如果考虑到扩展，可以将事实表加一唯一标识列，以为了以后扩展将该事实作为雪花型维度，不过不需要时一般建议不用这样做。
事实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以实现数据的完整性和基于数据仓库的查询性能优化。
事实数据表与维度表一起放于数据仓库中，如果前端需要连接数据仓库进行查询，我们还需要建立一些相关的中间汇总表或物化视图，以方便查询。
二、项目模型实践技巧
(一)、准备区的运用
在构建数据仓库时，如果数据源位于一台服务器上，数据仓库在另一台服务器端，考虑到数据源Server端访问频繁，并且数据量大，需要不断更新，所以可以建立准备区数据库(图八：pic8.bmp)。
先将数据抽取到准备区中，然后基于准备区中的数据进行处理，这样处理的好处是防止了在原 OLTP系统中频繁访问，进行数据运算或排序等操作。
例如我们可以按照天将数据抽取到准备区中，基于数据准备区，我们将进行数据的转换、整合、将不同数据源的数据进行一致性处理。
数据准备区中将存在原始抽取表、转换中间表和临时表以及ETL日志表等。
(二)、时间戳的运用
时间维度对于某一事实主题来说十分重要，因为不同的时间有不同的统计数据信息，那么按照时间记录的信息将发挥很重要的作用。
在ETL 中，时间戳有其特殊的作用，在上面提到的缓慢变化维度中，我们可以
使用时间戳标识维度成员;在记录数据库和数据仓库的操作时，我们也将使用时间戳标识信息。
例如：在进行数据抽取时，我们将按照时间戳对OLTP系统中的数据进行抽取，比如在午夜0：00取前一天的数据，我们将按照OLTP系统中的时间戳取 GETDATE到GETDATE减一天，这样得到前一天数据。
(三)、日志表的运用
在对数据进行处理时，难免会发生数据处理错误，产生出错信息，那么我们如何获得出错信息并及时修正呢? 方法是我们使用一张或多张Log日志表，将出错信息记录下来，在日志表中我们将记录每次抽取的条数、处理成功的条数、处理失败的条数、处理失败的数据、处理时间等等。
这样，当数据发生错误时，我们很容易发现问题所在，然后对出错的数据进行修正或重新处理。
(四)、使用调度
在对数据仓库进行增量更新时必须使用调度(图九：pic9.bmp)，即对事实数据表进行增量更新处理。
在使用调度前要考虑到事实数据量，确定需要多长时间更新一次。
比如希望按天进行查看，那么我们最好按天进行抽取，如果数据量不大，可以按照月或半年对数据进行更新。
如果有缓慢变化维度情况，调度时需要考虑到维度表更新情况，在更新事实数据表之前要先更新维度表。
调度是数据仓库的关键环节，要考虑缜密。
在ETL的流程搭建好后，要定期对其运行，所以调度是执行ETL流程的关键步骤。
每一次调度除了写入 Log日志表的数据处理信息外，还要使用发送Email或报警服务等，这样也方便的技术人员对ETL流程的把握，增强了安全性和数据处理的准确性。