数据建模如何支持商业智能计划？
数据建模建立了业务数据和流程的结构化表示。它定义了实体（如客户或产品）、它们的属性以及它们之间的关系。这种结构化基础对于商业智能（BI）至关重要，它支持一致的数据解释、识别关键绩效指标（KPI），并为整个组织的报告和分析提供统一视图。
为BI进行有效的数据建模，特别是使用维度建模（星型/雪花型架构），重点关注查询性能和业务可理解性。它将描述性上下文（如时间、位置等维度）与可测量事实（如销售额、数量）分开。这种结构允许高效的数据聚合、筛选和切片/切块操作。它确保数据完整性、减少冗余并建立关键治理，提供可靠、一致的“单一事实版本”指标，这对于可信的洞察至关重要。
数据建模通过直接支持有意义的分析来支持BI计划。关键步骤包括：1）与业务利益相关者合作，定义核心指标和报告需求；2）设计具有一致性维度（跨主题共享）的维度架构；3）在数据仓库/数据集市中实施模型。此过程将原始数据转换为优化的、业务友好的结构，加速报告开发、支持自助分析、揭示趋势、提高决策速度，并最终从数据资产中挖掘战略价值。
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