数据仓库建设是一个系统工程，通常遵循一套标准化的流程来确保项目的成功。以下是数据仓库建设的关键流程步骤概述：
一、需求分析
项目启动与目标定义
明确目标（如提升数据质量、提高决策效率、统一管理数据等）
确定业务范围、人力、时间线和关键利益相关者
需求收集与分析
🌟与业务部门沟通，梳理关键业务问题与分析场景
深入理解业务，梳理数据主题（如销售、客户、供应链）
可行性评估
评估技术可行性、数据可用性
评估人力成本和开发周期
二、模型设计
模型设计分三个阶段：
概念建模：基于对业务和分析场景的理解，确定主题域（如客户、合同、订单、业绩等），设计数据分层，梳理业务过程和维度信息。
逻辑建模：基于维度建模方法，设计事实表和维度表。
物理建模：基于数仓的技术平台确定表结构、分区、存储格式等。
三、模型开发
开发模型：根据模型设计，在数据仓库中创建模型，并配置调度任务完成数据处理流程
模型测试：保证数据质量，比如数据的完整性、准确性、一致性和时效性
监控报警：监控数据产出、验证数据质量，当发现数据质量问题时及时报警解决
四、模型维护迭代
根据需求和分析场景的变化迭代更新数据模型
提升数据准确性、时效性
管理模型的维度属性，控制字段数量，提高模型易用性
优化模型查询性能
数据仓库的设计不是一蹴而就的，是一个不断进行维护和迭代的过程，提升数据仓库的数据质量，降低数据使用的复杂度，提升分析和决策效率。
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