9、商业智能实施生命周期：数据建模与部署全流程解析（上）

商业智能实施生命周期：数据建模与部署全流程解析（上）

1. 数据建模的目的与操作

数据建模的核心目的是将分散的数据组织成一个分析模型，以高效支持业务的报告和分析需求。在进行数据建模时，需要完成以下操作：
- 发现表间关系 ：找出不同表之间的有用关联，这有助于更全面地理解数据。
- 使用 DAX 创建指标 ：通过 DAX（数据分析表达式）来定义度量值，从而对数据进行更深入的分析。
- 丰富数据 ：例如添加日期表，简化按日期聚合数据的操作，或者使用时间智能函数。
- 优化用户体验 ：使用更简单的名称，方便用户理解和操作。

在这个过程中，建模人员和开发人员需要不断迭代，深入了解用户需求，引导用户发现数据中的洞察，并通过为客户端工具（如 Excel 和 Power View）添加特定属性，提供合适的数据。

2. 数据建模的优势与测试

在 SQL Server Data Tools（SSDT）中进行数据建模，并将模型部署到 Analysis Services 表格模式，具有以下优势：
- 自动化处理 ：可以制定计划，按需自动处理（刷新）模型数据。
- 创建分区 ：通过分区可以显著减少数据加载到模型时的处理时间。分区可以将历史数据和当前数据分开处理，提高效率。
- 角色与安全 ：创建角色，并在表的行级别应用动态安全，确保数据的安全性。 <