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1,步骤：
a.确定企业数据仓库的需求
b.向业务用户理解业务需求
c.决定软件需求：
MS SQL Ssever 2005&2008
MS SSIS(ETL Tool)
MS SSAS(Analytic Cube Tool)
MS SSRS & Excel(Reporting Tool)
SharePoint for Deploying Reports over Company Intranet
d.设计和开发数据仓库
2,整体架构图如下：
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3,星型模型
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星型模型的优点：
1，更易于系统集成
2，提供极高的性能
3，层级支持以及钻取
PS:Ralph Kimball开发了当前的星型模型业界标准-维度和事实
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4，数据仓库的项目周期(如图):
5,缓慢变化维：
Type1-覆盖存在的维度行
1，在不需要保留历史数据的情况下可以使用
2，可以被用来更正坏数据
Type2-创建一个新的维度行
1，使用数据或者非活跃字段来识别当前和非活跃数据行
Type3-保留旧的，同时在维度行中添加新的属性
1，允许可变的事实同时存在于一个维度行中
缓慢变化维一般由ETL处理。
还了解到对于type2这种情况，利用CRC来进行行记录的校验，从而确定该行记录是否发生变化，如果变化了，则插入新的记录。使用循环冗余校验可以很大程度上提高效率，而不需要一个个字段的进行对比。
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6,维度的类型：
7,事实表的类型： 