课程名称：

数据仓库建模指南系列教程

本课程为《先进的数据仓库建模指南系列教程升级版》的免费课程，精品课程请前往：

https://edu.hellobi.com/course/102/lessons

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课程介绍：

作为一个商业智能 BI 的开发者或架构师，不仅要熟练的掌握各种开发工具的使用、在项目中熟悉业务过程了解用户需求，而且要熟练的掌握数据仓库建模方法论。不懂得如何建模，就无法构建一个稳健的、可伸缩性强的数据仓库，这将给后续的扩展开发和维护带来巨大的灾难。

对于个人职业提高来说，对数据仓库建模掌握的高低程度也决定着 BI 开发工程师发展空间的大小，是一成不变的抱着工具辛辛苦苦写 SQL 每日每夜跑 ETL 还得守着结果对数据？ 还是站在业务的角度与业务人员沟通最终设计出优秀的数据仓库框架？

商业智能 BI 项目的开发是一个由业务驱动的迭代开发的过程，业务环境是在快速变化的，而业务数据的类型也是如此。一个成功的数据仓库解决方案的基础就是灵活的设计，这种设计可以适应不断变化的业务数据。数据仓库的架构和仓库数据的建模是仓库设计中的核心过程。

讲师介绍：

博客专栏：盲人摸象 - 数据架构学习笔记之大数据时代数据架构学习笔记，温故而知新 http://www.flybi.net/blog/rayshawn

个人介绍：15年BI经验，涉足电力，快消品，医药，信息服务等行业的BI老兵。

课程说明：适用于低中高级各类听众，囊括高质量数据库建模基础，数据仓库经典架构，bill inmon企业级数据仓库建模方法论，ralph kimball维度建模理论，数据仓库生命周期等内容，并结合大量项目实践的长篇教程，持续更新中

课程大纲：

数据仓库建模是一个庞大的主题，数据仓库建模指南的目标是讲整个数据仓库建模的所有重要组成部分均能详细缜密的呈现给各种学友。该课程体系一共分为五大部分：

1.  高质量数据库建模基础

2.  数据仓库架构

3.  Bill Inmon的企业级数据仓库建模方法论

4. Ralph Kimball的维度建模方法论

5. 数据仓库生命周期

其中《高质量数据库建模》是建模系列的基础课程，本课程的目的是，使学友能够通过课程理解数据库建模的方式，以及掌握高质量的完成数据模型的方法。课程的内容包括：

1. 高质量数据库建模的意义

1）数据，信息，元数据的概念（我相信很多人不知道数据和信息之间的区别）

2）低质量数据建模有哪些现象（反躬自省，看看自己犯过哪些建模的错误）

3）高质量数据建模的意义

2. 高质量数据库建模流程概述

1）建模的流程有哪些阶段

2）各个阶段的作用是什么？

3）每个阶段的Tips

4）交付品的特点

3. 关系型数据库的基本概念

1) 实体/属性

2) 关系

3) 域

4) 键

5）超类/子类

6）约束

4. 范式

1) 1NF

2) 2NF

3) 3NF

4) BCNF/4NF/5NF

5.  命名规则

1) 商业用语的管理

2) 术语表的定义

3) 表的分类以及命名规则

4) 列的分类以及命名规则

5) 如何在模型工具中实现

6. 元数据的定义(Bingo Card)

1) 系统级

2) 表级

3) 列级

7. 概念模型定义

1）需求分析

2） 模型计划

3）主题域的划分

4） Tips

5）实例

8. 逻辑模型定义

1) 逻辑模型分析

2) 逻辑模型构建

3) 规范化

4) 反规范化

5) 抽象化

6) Tips

7) 实例

9. 物理模型定义（详细内容待定）

10 . 高质量模型定义的Check List总结（详细内容待定）

11. 模型管理技巧总结（详细内容待定）

当下，聚焦于高质量数据库建模基础，数据仓库建模的其他四个部分会在另外开辟的课程空间内进行详细描述。

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