关于数据仓库的想法

要能够把企业的数据从宏观到微观能够清晰表达，并且能够实现出来。

需要首先有一个全局的了解，将整个CRM系统进行宏观的归并，得到高层数据视图，并加以抽象，划定几个逻辑的数据主题范围；然后再对目前需要做的报表所在的主题进行数据分析和主题定义（如果主题还过大还需要进行分解，定义低一级的主题），定义维、度量、主题、粒度、存储期限等主题元素；

定义维、度量、主题、粒度、存储期限
　　定义维的概念特性：
　　维名称，名称应该能够清晰表示出这个维的业务含义。
　　维成员，也就是这个维所代表的具体的数据，
　　维层次，维成员之间的隶属与包含的层次关系，每个层次需要定义名称
　　定义度量的概念特性：
　　度量名称，名称应该能够清晰表述这个度量的业务含义
　　定义主题的概念特性：
　　主题名称和含义，说明该主题主要包含哪些数据，用于什么分析；
　　主题所包含的维和度量；
　　主题的事实表，以及事实表的数据。
　　定义粒度：
　　主题中事实表的数据粒度说明，这种粒度可以通过对维的层次限制加以说明，也可以通过对事实表数据的业务细节程度进行说明。
　　定义存储期限：
　　主题中事实表中的数据存储周期。