业务建模

　　根据业务部门进行划分，理清部门之间的关系，然后将各个部门的具体业务程序化，与业务部门开会协商出需求的指标、保存年限、维度等等。总体来讲，就是要知道他们需要哪些指标以及他们能提供哪些数据。

　　业务建模的时间最长，而且与公司实际的业务环境息息相关，因此在这里需要根据实际生产环境和业务需求确认好数据仓库使用的工具和平台。

　　概念建模

　　将业务模型抽象化，分组合并类似的概念，细化概念，抽象出实体与实体之间的联系，理清各组概念之间的联系。说白了就是画图，把指标需要的哪些数据封装到一个实体里，实体与实体之间的关联等等用ER图表示出来。先画出局部ER图，最后再综合画出全局ER图。

　　逻辑建模

　　将概念模型实体化，具体考虑概念对应的属性，事件考虑事实属性，维度考虑维度属性。总体来说就是建表，前面已经画出了关系图，这里只要将表里头有哪些字段考虑出来就可以，如果是事实表就考虑事实字段和业务主键，如果是维度表就考虑维度属性，SCD策略等等。

　　**在这里需要确定数据粒度**，如果多个指标都用到一个字段，则取粒度最小的指标。如果不确定指标的量度，则取毫秒级作为粒度。

　　物理建模

　　综合现实的大数据平台、采集工具、etl工具、数仓组件、性能要求、管理要求等多方面因素，设计出具体的项目代码，完成数仓的搭建。

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