資料倉庫之資料模型
關於資料倉庫的概念，這裡不再累贅。先看下面的圖（資料倉庫建設的7個主要環節）：
本文，主要針對第三塊資料倉庫模型設計來討論交流，尤其是網際網路行業。
一、關於資料倉庫資料模型
1. 資料倉庫資料模型是指使用實體、屬性及其關係對企業運營和邏輯規則進行統一的定義、編碼和命名；是業務人員和開發人員之間溝通的一套語言。
2. 資料倉庫資料模型的作用：
- 統一企業的資料檢視；
- 定義業務部門對於資料資訊的需求；
- 是構建資料倉庫原子層的基礎；
- 支援資料倉庫的發展規劃；
- 初始化業務資料的歸屬；
3. 資料倉庫資料模型與業務系統資料模型設計的區別：
4. 資料倉庫資料模型設計的先後次序
- 概念模型設計（業務模型）：界定系統邊界；確定主要的主題域及其內容；
- 邏輯模型設計：維度建模方法（事實表、維度表）；以星型和雪花型來組織資料；
- 物理模型設計：將資料倉庫的邏輯模型物理化到資料庫的過程；
二、關於維度模型和關係模型
關係建模又叫ER建模，是資料倉庫之父Inmon推崇的，其從全企業的高度設計一個3NF模型的方法，用實體加關係描述的資料模型描述企業業務架構，在正規化理論上符合3NF，其是站在企業角度進行面向主題的抽象，而不是針對某個具體業務流程的，它更多是面向資料的整合和一致性治理，正如Inmon所希望達到的“single version of the truth”。
維度模型則是資料倉庫領域另一位大師Ralph Kimball 所倡導的。維度建模以分析決策的需求為出發點構建模型，一般有較好的大規模複雜查詢的響應效能，更直接面向業務，典型的代表是我們比較熟知的星形模型，以及在一些特殊場景下適用的雪花模型。
兩者的主要區別在於靈活性和效能方面。
另外，關係模型要求資料以最細粒度存在，而多維模型則以輕粒度彙總資料存在。
（記得十年前，某大型保險公司實施EDW專案，採用的就是關係模型，由IBM專門的團隊負責建模，好傢伙）。
在我看來，如果不是實施業務相對成熟的EDW，大多資料倉庫均會採用維度模型建模；
三、網際網路資料倉庫資料模型
1. 網際網路資料倉庫的現實狀況
2. 我們的模型方法選擇
在我們的資料倉庫中，除了各個主題域下的維度模型，還存在一些寬表模型。所謂寬表模型，是基於維度模型的擴充套件，採用退化維度的方式，將不同維度的度量放入資料表的不同的列中；它更易於理解，具有更高的查詢效率；易於模型擴充套件；
事實證明，在海量資料環境下，對業務查詢的支撐，寬表在效能和易用性方面，都達到了比較理想的效果。