A、データウェアハウス、データウェアハウス
「データウェアハウスは、不揮発性、サブジェクト指向、統合されており、経営者の意思決定を支援するデータの時間変化のコレクション。」 - ビル・インモン（「データ・ウェアハウスの構築」、1990）
中国の解釈：データウェアハウスは、支持管理決定にデータ収集の歴史的変化を反映して、サブジェクト指向、統合、比較的安定しています。 - ビル・グレイスドア（「データウェアハウス」、1990年）
二、データウェアハウスのデータモデル
データモデルは、物理モデルと論理モデルに分けることができます。
ビジネス関連のデータの論理データ・モデル表現との間の関係は、対象領域のモデルうちの企業と高セットの観点から、データベースに依存しない設計、（件名フィールドモデル）、そして徐々に、（エンティティ）エンティティにドリルダウン属性（プロパティ）。
物理モデルおよび関連データベース管理システムは、データアーキテクチャのシステムなので、データ型（データ型）の設計、パフォーマンススペースと関連トピックを考慮する必要のビルドです。
出力データモデルのためには、通常、関連記事を「モデリングデータ」のモデリング、特定のタスクや他の記事を参照して出力相の4つの段階の後に：
三、エンティティのエンティティ
データベースでは、エンティティは、多くの場合、特定の物事の集まりを指します。
四、件名のテーマ
テーマは、抽象的な概念、関連するマクロ経済分析の分野における対象企業の対応分析です。
データウェアハウス内のデータは、対象指向編成されます。テーマは、要求分析に基づいて決定されます。これは、データが異なって編成するアプリケーションまたはデータ処理の要件に従っています。たとえば、「販売分析は、」分析の分野、データ・ウェアハウス・アプリケーションであるため、このトピックである「販売分析。」
第五に、サブジェクトフィールド
件名フィールドは、通常、データ収集のより密接にトピックを関連付けられています。異なる主題分野へのビジネス上の問題、これらのデータのテーマによります。決定サブジェクトフィールドは、共同で、エンドユーザとデータ・ウェアハウスの設計者によって完了しなければなりません。
6月と主題領域、トピック、エンティティ関係
テーマのデザインは、さらに被写界、改良プロセスに分解されます。次の件名フィールドが複数のテーマを有していてもよく、テーマはまた、複数のサブトピックに分割することができ、企業は不可分の最小単位です。、トピック、テーマドメインエンティティの関係は以下のように：
