数据仓库怎么样进行建模呢，那就要知道数据仓库的数据模型，今天我们来谈谈数据仓库的数据模型：

数据仓库的建模方式

建设数据模型既然是整个数据仓库建设中一个非常重要的关键部分，那么，怎么建设我们的数据仓库模型就是我们需要解决的一个问题。这里我们将要详细介绍如何创建适合自己的数据模型。

（1）数据仓库数据模型架构

数据仓库的数据模型的架构和数据仓库的整体架构是紧密关联在一起的，我们首先来了解一下整个数据仓库的数据模型应该包含的几个部分。从下图我们可以很清楚地看到，整个数据模型的架构分成5 大部分，每个部分其实都有其独特的功能。

从上图我们可以看出，整个数据仓库的数据模型可以分为大概5 大部分：

• 系统记录域：这部分是主要的数据仓库业务数据存储区，数据模型在这里保证了数据的一致性。
• 内部管理域：这部分主要存储数据仓库用于内部管理的元数据，数据模型在这里能够帮助进行统一的元数据的管理。
• 汇总域：这部分数据来自于系统记录域的汇总，数据模型在这里保证了分析域的主题分析的性能，满足了部分的报表查询。
• 分析域：这部分数据模型主要用于各个业务部分的具体的主题业务分析。这部分数据模型可以单独存储在相应的数据集市中。
• 反馈域：可选项，这部分数据模型主要用于相应前端的反馈数据，数据仓库可以视业务的需要设置这一区域。

通过对整个数据仓库模型的数据区域的划分，我们可以了解到，一个好的数据模型，不仅仅是对业务进行抽象划分，而且对实现技术也进行具体的指导，它应该涵盖了从业务到实现技术的各个部分。

（2）数据仓库建模阶段划分

我们前面介绍了数据仓库的数据模型的几个层次，下面我们讲一下，针对这几个层次的不同阶段的数据仓库模型建立的工作的主要内容：

从上图我们可以清楚地看出，数据仓库的建模大致分为四个阶段：

• 业务建模，这部分建模工作，主要包含划分整个单位的业务等等
• 领域概念建模，这部分得建模工作，主要包含抽取关键业务概念，分组，细化分组概念，形成完整的领域概念模型
• 逻辑建模，这部分的建模工作，主要包含业务概念实体化，事件实体化，说明实体化
• 物理建模

从我们上面对数据仓库的建模的各个阶段的划分，我们能够了解到整个数据仓库建模的主要工作和工作量，希望能够对我们在实际的项目建设能够有所帮助。

总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。