1、数据仓库与商业智能：维度建模的全面指南

数据仓库与商业智能：维度建模的全面指南

1. 数据仓库与商业智能行业的发展

数据仓库与商业智能（DW/BI）行业自1996年Ralph Kimball出版《数据仓库工具包》第一版以来，已经取得了显著的发展。早期，大型企业率先采用相关技术，为行业发展奠定了基础。如今，不同规模的组织都开始接受并应用DW/BI系统，行业内已经构建了数千个相关系统。随着数据仓库中原子数据的不断增加和更新频率的提高，数据量持续增长，数据库的规模从兆字节发展到千兆字节、太字节甚至拍字节。然而，DW/BI系统的核心挑战始终未变，即整合组织的数据并将其提供给业务用户，以支持他们做出更明智的决策。事实证明，DW/BI系统的应用使业务专业人员能够做出更好的决策，并为他们的投资带来了回报。

2. 维度建模的重要性

自《数据仓库工具包》第一版出版以来，维度建模已成为DW/BI呈现的主流技术。它强调数据呈现的简单性，这是其成功的关键。简单性使业务用户能够轻松理解数据库，同时也让软件能够高效地处理查询。维度建模通过始终以业务为导向，坚持用户可理解性和查询性能的目标，建立了一套连贯的设计方案，满足了组织的分析需求。这种维度建模的框架成为了商业智能的基础，众多从业者的反馈也证明了维度建模对于DW/BI项目成功的重要性。

此外，维度建模还是构建集成DW/BI系统的领先架构。通过使用一组维度模型中的一致性维度和一致性事实，可以逐步构建复杂且分布式的DW/BI系统。尽管行业在不断发展，但Ralph Kimball 17年前提出的核心维度建模技术经受住了时间的考验，如一致性维度、缓慢变化维度、异构产品、无事实事实表和企业数据仓库总线矩阵等概念，至今仍在全球的设计研讨会上被广泛讨论。同时，这些原始概念也得到了新的