本文来自微信公众号“数据驱动智能”，作者/晓晓。
开发和生成数据库中使用的数据概念表示的过程称为数据建模。数据仓库上下文中的数据建模是创建将存储在数据仓库中的数据的逻辑表示的过程。
数据仓库中数据建模的目标是建立一个能够实现有效数据存储、检索和分析的结构。精心设计的数据模型将有助于确保数据仓库可扩展、适应性强并且能够满足业务需求。
一 进行数据建模需要什么
在数据仓库中，数据建模通常需要开发维度模型，这是一种将数据组织为维度和指标的数据模型。维度是可用于分析的数据属性，例如时间、位置和产品。销售额或收入等指标是可以分析的数据项。
除了创建维度模型之外，数据仓库中的数据建模还可能涉及创建数据字典，数据字典是数据仓库中包含的数据的完整描述。数据字典包含有关数据结构和含义的信息，可用于确保数据分析的一致性和正确性。
二 为什么需要数据建模
数据仓库中需要数据建模的一些主要原因是：
●高效的数据存储：数据建模有助于数据的组织，以最大限度地提高存储和检索效率。它保证数据以有组织的方式保存，从而允许简单的查询和报告。
●数据一致性：数据建模保证数据仓库中的数据是一致的。数据建模通过指定数据元素之间的关系和约束来保证数据始终准确且最新。
●数据质量：数据建模也有助于数据质量保证。数据建模可以通过设置业务规则和限制来帮助识别和纠正数据中的错误。
●灵活性和可扩展性：数据建模允许添加新的数据源并适应不断变化的业务需求。它还使数据仓库能够随着数据量的增长而扩展。
三 数据建模架构
数据建模中存在三种主要类型的模式，可确保数据组织的出色数据检索速度和灵活性。
●星型模式：星型模式围绕具有许多维度表的中央事实表组织数据。事实表包括分析定量测量，而维度表则提供这些测量的上下文。
●雪花模式：雪花模式与星型模式类似，不同之处在于维度表是标准化的，或者分为许多表。这可能会使模式更加复杂，但也可以使其更加灵活且更易于维护。因此，它是星型模式的扩展。
●星系模式：星系模式是星型模式和雪花模式的混合体。通过使某些维度表标准化而另一些维度表不标准化，它结合了星型模式的简单性和雪花模型的灵活性。
四 将RDBMS模式转换为星型或雪花模式10步法
以下是将RDBMS模式转换为星型模式或雪花模式的分步过程：
1.识别事实表：我们希望分析的可量化数据（例如销售额、收入或点击次数）包含在事实表中，确定事实表的主键。
2.识别维度表：维度表包含有关事实表数据的描述性信息，例如时间、位置、产品或客户，确定维度表的主键。
3.维度表规范化：为了消除冗余，提高查询效率，对维度表进行规范化。
4.创建代理键：在每个维度表中为每个主键创建一个新列，并为每一行指定唯一的ID。
5.添加外键：将维度表的代理键作为外键添加到事实表中。
6.对事实表进行非规范化：将任何新列（例如计算字段）添加到事实表中，然后对其进行非规范化以减少冗余。
7.创建星形或雪花模式：使用外键将事实表连接到维度表。星型模式中的所有维度表都与事实表直接相关。雪花模式中的一些维度表可以通过中间表进一步规范化和链接。
8.加载数据：使用ETL（提取、转换、加载）工具，将数据从RDBMS模式加载到星型或雪花模式中。
9.测试和验证：测试数据以确认其正确并满足公司的需求。
10.维护架构：根据需要进行修改以适应新数据或业务需求的变化，从而使架构保持最新。
五小结
数据建模对于数据仓库项目的成功至关重要。通过利用精心设计的数据模型，组织可以更好地理解他们的数据、提高数据质量并做出更明智的业务选择。数据建模方法的选择（无论是星型模式、雪花模式还是其他模式）取决于组织的独特需求和建模数据的类型。为了确保生成的数据模型满足组织的需求，将业务利益相关者和IT专家纳入数据建模过程至关重要。组织可以通过可靠的数据模型开发高效且成功的数据仓库，从而使他们能够从数据中提取最大价值。
