一.数据仓库建模的目的
为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑
访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O
数据成本：减少不必要的数据冗余，实现计算结果数据复用，降低大数 据系统中的存储成本和计算成本
使用效率：改善用户应用体验，提高使用数据的效率
数据质量：改善数据统计口径的不一致性，减少数据计算错误 的可能性，提供高质量的、一致的数据访问平台
二.常见的数据建模方法
数据仓库本质是从数据库衍生出来的，所以数据仓库的建模也是不断衍生发展的。从最早的借鉴数据库的范式建模，到逐渐提出维度建模，Data Vault模型，Anchor模型等等，越往后建模的要求越高，越需满足3NF,4NF等。但是对于数据仓库来说，目前主流还是维度建模,会夹杂着范式建模。
数据仓库建模方法论可分为：范式建模、维度建模、Data Vault模型、Anchor模型。
其中前三种模型分别对应了三本书：《数据仓库》、《数据仓库工具箱》和《数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault》，这三本书都有中文版，正好对应了这三种理论。Anchor模型我并不是特别熟悉，放在这里以供参考。