简介：数据仓库专题（2）-Kimball维度建模四步骤
数据仓库专题（2）-Kimball维度建模四步骤
在数据仓库专题中，我们介绍了Kimball维度建模四步骤，这是数据仓库建设的重要环节。Kimball维度建模四步骤包括确定业务过程、确定维度、确定事实、构建数据立方体。下面是每个步骤的详细介绍和实践案例。
一、确定业务过程
业务过程是指企业在生产经营活动中进行的特定业务活动，例如销售、采购、生产、财务等。在确定业务过程时，我们需要明确业务活动的范围，以及与此业务活动相关的数据。通常情况下，一个业务过程对应一个数据仓库表。因此，业务过程的定义需要尽可能明确，以避免后续的表结构定义出现混淆。
二、确定维度
维度是数据仓库中的基本概念，指代事实表中用于分析、监控和报告业务过程的数据列。这些列包含时间、地点、方式、条件等信息。在确定维度时，我们需要根据业务过程确定与该过程相关的所有可能维度，并考虑它们之间的关系。常见的维度包括时间维度、地理维度、产品维度、客户维度等。
三、确定事实
事实是指在业务过程中发生的事件或交易，通常包括数量、金额等数值。在确定事实时，我们需要明确业务过程中涉及的所有事实，并考虑如何存储这些事实。通常情况下，事实需要以累加的方式存储，以便于后续的数据分析和报告。此外，事实需要与维度相关联，以便于后续的数据立方体构建。
四、构建数据立方体
数据立方体是指根据业务过程、维度和事实构建的数据分析模型，用于对业务过程进行多维度的数据分析。在构建数据立方体时，我们需要考虑所有可能的维度组合，以便于后续的数据分析和报告。此外，数据立方体需要与事实表相关联，以便于后续的数据计算和聚合。
实践案例
下面是一个实践案例，介绍如何使用Kimball维度建模四步骤构建数据仓库。
业务过程：销售订单
确定维度：时间维度、地理维度、客户维度、产品维度
确定事实：订单数量、订单金额
构建数据立方体：