1.什么是数据模型？
数据模型就是数据的组织和存储方法。主要关注的是从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。
2.典型数据仓库建模方法论
ER模型
维度模型（建模四步曲：确定业务流程->确定粒度->确定维度->确定事实表）
1.体系架构
2.模型分层
主要分为三大层（4小层）：
操作数据层（ODS）
公共维度模型层（CDM）
明细数据层（DWD）
汇总数据层（DWS）
应用数据层（ADS）
操作层数据ODS：贴源设计，几乎无处理地存放操作系统数据
结构化数据增量或全量同步到MaxComputer
非结构化数据（日志）结构化处理同步到MaxComputer
累积并保存清洗数据
公共维度模型层：存放明细数据、维表数据以及公共指标汇总数据，比较多的采用维度退化的手段，将维度退化到事实表中，减少关联
组合相关和相似数据，采用明细宽表，减少数据扫描
公共指标统一加工，统一口径，建立逻辑汇总宽表
建立一致性维度
应用数据层ADS：存放数据产品个性化的指标数据
个性化指标加工，无公用性
基于应用的数据组装，大宽表集市、横表转纵表...
3.基本原则
高内聚低耦合：将业务相近的放在一起，将高概率使用的放一起，遵循软件设计开发的高内聚低耦合原则
核心模型与拓展模型分离：核心模型只包含常用核心业务字段，保证核心模型的简洁性
一致性：相同含义的字段在不同表中必须使用相同的命名，表名等命名必须清晰一致，见名知意
4.实施工作流
(1) 数据调研
包含业务调研和需求调研
(2) 架构设计
数据域划分
【数据域设计】（就是给出数据的大分类，数据所属的域）
【总线结构】（就是列出维度与主题，进行存在的维度画✔）
规范定义：
命名规范统一：表名、字段名等规范统一
字段类型统一：相同与相似字段类型统一
公共代码与代码值统一：代码与标志性字段应统一
ref: https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/9390633.html