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数据仓库设计是一个复杂而关键的过程，它涉及到多个层面和技术，主要目的是为了支持企业的决策分析。

在数据仓库设计中，有以下几个核心知识点：

数据仓库的生命周期：数据仓库的开发过程通常被分为三个阶段：规划分析、设计实施和应用阶段。规划分析阶段主要涉及需求调查和概念模型构建；设计实施阶段包括物理数据库设计、数据抽取和中间件开发；应用阶段则关注系统的使用和维护，不断优化提升。这个过程是螺旋式的，随着用户需求和系统的演进，会不断迭代和改进。
数据仓库的方法论：在开发数据仓库时，通常采取的方法包括需求分析、模型设计、体系结构规划、数据源确定、中间件开发和数据装载测试。由于数据仓库的需求往往不完全明确，因此开发是一个启发式、迭代的过程，需要根据用户反馈不断调整。
数据仓库的规划：规划阶段需要对业务环境进行调查，确定数据仓库的开发需求，建立各种数据模型（如实体图、星型模型、雪花模型等），并根据这些模型开发逻辑模型。
数据仓库的技术体系结构：设计阶段要根据逻辑模型构建物理数据库，设计数据仓库的架构，包括数据存储、数据获取、数据处理和用户访问等组件。
数据仓库的数据模型设计：数据模型设计是数据仓库的核心，通常使用星型或雪花型模型，以便更好地支持分析查询。
数据仓库的粒度设计：粒度设计是决定数据仓库效率的关键因素，需要在存储空间和查询速度之间找到平衡，通常会有不同级别的粒度，以适应不同的查询需求。
数据仓库的开发：开发阶段包括数据抽取、清洗、转换和加载（ETL过程），以及中间件的开发，确保数据能够从源头有效、准确地加载到数据仓库。
数据仓库解决方案：这涉及到选择适合的硬件、软件平台，如数据库管理系统（如Oracle）、ETL工具、报表和分析工具等，以及制定用户培训和维护策略。

在实际操作中，数据仓库的设计需要结合Java、SQL等编程语言，以及Oracle等特定数据库技术来实现。整个设计和实施过程需要对业务需求有深入理解，同时掌握数据库设计原理和技术，以构建高效、可扩展且满足用户需求的数据仓库系统。