关于维度建模的一点总结

公司的数据都有一定的复杂性，处理时很容易被其影响，只有总结并掌握一个好的设计原则，才能应对纷繁复杂的业务细节。

先总结一下数据仓库工具箱中的提到的维度建模的4步过程

第一步：选择业务过程

业务过程的公共特征：
1）业务过程通常表示业务执行的活动，用行为动词表示
2）业务过程通常由某一操作型系统来支撑，如订单管理系统
3）业务过程的结果通常是建立并获得某些关键度量数据
4）业务过程包含输入及输出，由输入激活

一系列的业务过程产生一系列的事实表，通过对产生的数据进行分析，能够得出一些利于管理者为提升竞争优势而制定决策的结论。所以，想要得到一个好的设计模型，需要深入挖掘和理解数据及对应操作型系统，一方面不能被数据复杂性蒙蔽，另一方面也不能不加思索，草草了事。

第二步：确定粒度

确定粒度即精确定义事实表中的每一行表示什么，它表示的是与事实表度量有关的细节级别。在理解上可以认为粒度与主键等价。但是在进行维度模型设计时，应该使用业务术语来表示粒度。

第三步：确定维度

维度用于描述业务过程事件的度量数据。比如说，从某个维度（日期）上来看，这条事件记录（日期数据）反常，应该重点关注。常见的维度实例包括日期、产品、市场、客户、雇员、设备等。通常用于表示"WHO WHAT WHERE WHEN WHY HOW"关联的事件。

在确定维度的过程中，还是应该以满足指导业务规划决策的需求为原则，必须保证维度数据能够说明问题。

第四步：确定事实