企业信息工厂与数据仓库建模方法论

本指南涵盖了数据仓库建模方法论，包括概念模型、数据架构、逻辑数据模型和标准化流程。

数据仓库建模方法包括源系统ODS、EDW、独立数据集市和从属数据集市等不同类型。其中，独立数据集市和从属数据集市涉及到非一致维度与事实和一致维度与事实的概念。

数据仓库总线方法论是数据仓库建模的核心理念之一，它通过定义一种结构化的方法来指导数据仓库的设计和构建过程。

项目启动阶段，模型设计人员参与工作流程制定和客户化标准文档，负责组织整个项目组的模型培训，明确数据模型在信息架构中的角色和定位，并达成工作方法共识。工作流程包括划分小组工作边界、确定模型组人员的工作分工，以及制定内外部工作模式。模型培训内容涵盖系统架构、业务功能、关键数据表及其关系，同时介绍与其他系统的交互。此外，还包括数据模型基本概念、建模方法及逻辑数据模型设计规范模板等。

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项目规划与策划阶段，模型设计人员的主要职责是参与制定与数据仓库建模相关的项目实施策略，包括确定数据源的范围、明确最终提交的文档和项目日程安排等。在进场前，模型设计人员还需要提出客户所需的具体资料要求，确保后续工作顺利进行。此阶段还将确定参与项目实施的所有人员名单，包括全职和兼职人员，特别要求他们熟悉建模工具、具备丰富的模型设计经验、了解银行业务、具备较强的沟通表达能力，并具备数据敏感性。

数据仓库领域的两位大师 - Bill Inmon 与 Ralph Kimball 在数据仓库建模领域中奠定了重要理论基础，并提出了各自的建模方法论。 Bill Inmon 被誉为“数据仓库之父”，是数据仓库概念的创始人。他的理论框架是 Corporate Information Factory (CIF)，其核心思想在于将企业数据进行集中化管理，为企业提供可靠的决策支持。主要著作包括：《数据仓库》、《企业信息工厂》。 Inmon 资料 Ralph Kimball 是数据仓库方面的知名学者，提出了 Multidimensional Architecture (MD) 理论，强调从用户需求出发，采用维度建模的方法以支持商业智能需求。其主要著作有《数据仓库工具箱－维度建模的完全指南》及《数据仓库生命周期工具箱－设计、开发和部署数据仓库的专家方法》。 Kimball 资料 以上两位大师的理论在企业信息架构中发挥了不同但关键的作用。 Inmon 的 CIF 方法适合大型组织的集中式数据仓库架构，而 Kimball 的 MD 方法更适合灵活的、多维分析需求。

在构建概念模型阶段，模型设计人员负责建立主题域、确认业务关系和生成概念模型。若项目有规范小组，该小组负责定义关键规范。