怎么实现数据仓库建模呢，具体要看你采用什么样的方法，那实现数据仓库建模方法有哪些呢，今天跟大家分享分享如何实现实现数据仓库建模。
数据仓库建模方法
范式建模法其实是我们在实现数据仓库建模的一个方法，该方法的主要由Inmon 所提倡，主要解决关系型数据库得数据存储，利用的一种技术层面上的方法。目前，我们在关系型数据库中的建模方法，大部分采用的是三范式建模法。
范式建模法的最大优点就是从关系型数据库的角度出发，结合了业务系统的数据模型，能够比较方便的实现数据仓库的建模。但其缺点也是明显的，由于建模方法限定在关系型数据库之上，在某些时候反而限制了整个数据仓库模型的灵活性，性能等，特别是考虑到数据仓库的底层数据向数据集市的数据进行汇总时，需要进行一定的变通才能满足相应的需求。
维度建模法，Kimball 最先提出这一实现数据仓库建模的概念。其最简单的描述就是，按照事实表，维表来构建数据仓库，数据集市。这种方法的最被人广泛知晓的名字就是星型模式（Star-schema）。
上图的这个架构中是典型的星型架构。星型模式之所以广泛被使用，在于针对各个维作了大量的预处理，如按照维进行预先的统计、分类、排序等。通过这些预处理，能够极大的提升数据仓库的处理能力。特别是针对3NF 的建模方法，星型模式在性能上占据明显的优势
上图表述的是一个抽象的含义，如果我们描述一个简单的事实：“小明开车去学校上学”。以这个业务事实为例，我们可以把“小明”，“学校”看成是一个实体，“上学”描述的是一个业务过程，我们在这里可以抽象为一个具体“事件”，而“开车去”则可以看成是事件“上学”的一个说明。
由于实体建模法，能够很轻松的实现业务模型的划分，因此，在业务建模阶段和领域概念建模阶段，实体建模法有着广泛的应用。从笔者的经验来看，再没有现成的行业模型的情况下，我们可以采用实体建模的方法，和客户一起理清整个业务的模型，进行领域概念模型的划分，抽象出具体的业务概念，结合客户的使用特点，完全可以创建出一个符合自己需要的数据仓库模型来。
以上就是今天的分享，数据仓库的建模是数据分析的基础，因此一定要好好重视。
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。
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