在数据仓库的建设过程中，数据建模是至关重要的一环。它决定了数据仓库的结构和性能，直接影响到数据分析和决策的效率和准确性。在进行数据建模之前，必须对企业进行全面的业务梳理。通过建立业务模型，我们可以全面了解企业的业务架构和整个业务的运行情况，能够将业务按照一定的标准进行分类和规范，以提高业务效率。
通过构建数据模型，能够很好地将底层技术与上层业务分离开。当上层业务发生变化时，通过查看数据模型，底层技术可以轻松完成业务变动，从而提高整个数据仓库的灵活性。
常见的数据仓库建模方法主要有以下几种：
1. 数据仓库建模理论基础
1.1 数据仓库建模模型分类
- 星型模型（Star Schema）：这是最常用的数据仓库建模方法之一。它以一个事实表（通常包含大量的业务数据）为中心，周围关联多个维度表（用于描述事实的各个方面）。例如，一个销售数据仓库可能有一个事实表记录销售交易，而关联的维度表可能包括产品、客户、时间等。
销售人员作为维度表的一部分，通常会与其他维度表一起与事实表相连。以下是一个简化的星型模型设计示意图，展示了销售人员维度表如何融入整个数据仓库结构中：
在这个示意图中：
- 事实表 (Fact)：包含了业务过程中的度量数据，如销售额、销售数量、成本和利润。每个记录代表一个销售事件。
- 销售人员维度表 (Dim - Salesperson)：包含了与销售人员相关的属性，如姓名、职位、部门和管理
