数据仓库之核心模型与扩展模型分离

在数据仓库的设计和实施过程中，核心模型与扩展模型分离是一种常见的策略，旨在提高数据仓库的灵活性、可维护性和扩展性。这种分离策略的主要优势和实施方法如下：

核心模型（Core Model）

核心模型是数据仓库中稳定、共享且经过良好定义的部分，通常包括企业的关键业务过程和实体。核心模型的设计注重于反映企业的业务规则和数据一致性，确保数据仓库能够支持跨业务单元的分析和报告需求。

优势：

• 稳定性：核心模型的稳定性确保了长期内数据的一致性和可靠性，减少了因业务变化导致的频繁修改。
• 共享性：核心模型作为数据仓库的基础，被多个业务线和分析应用共享，有助于减少数据冗余和提高数据利用率。
• 易于维护：核心模型的稳定性和共享性简化了数据仓库的维护工作，降低了维护成本。

扩展模型（Extension Model）

扩展模型是为了满足特定业务需求或特定用户群体的分析需求而设计的。它们通常更加灵活，可以根据业务的发展和技术的进步进行快速调整和扩展。

优势：

• 灵活性：扩展模型可以根据新的业务需求或分析目标进行快速调整，支持数据仓库的持续发展。
• 定制化：扩展模型允许业务部门或用户群体定制自己的数据视图和分析模型，以更好地支持特定的业务活动。
• 风险隔离：由于扩展模型的变更不会影响到核心模型，因此可以降低对数据仓库整体稳定性的影响。

实施方法

• 模块化设计：将数据仓库设计为模块化结构，核心模型作为基础模块，扩展模型作为附加模块，两者之间通过清晰的接口进行交互。
• 数据服务层：在核心模型和扩展模型之间建立数据服务层，提供数据转换、聚合和访问控制等功能，确保数据的一致性和安全性。
• 版本控制：对扩展模型进行版本控制，以便在业务需求变化时能够快速迭代和部署新版本。
• 元数据管理：通过元数据管理来记录核心模型和扩展模型之间的关系和依赖，便于数据仓库的维