在进行数据仓库设计之前，首先需要明确业务需求。这包括确定业务目标、了解数据范围以及了解业务数据的特性。
1.1 明确业务目标
在确定业务目标时，需要明确数据仓库所支持的业务场景和业务需求。例如，如果数据仓库是为了支持决策支持系统（DSS）或企业资源规划（ERP）系统，那么业务目标可能包括销售预测、库存管理、财务分析等。
1.2 确定数据范围
在确定数据范围时，需要了解企业各个部门的数据需求，包括需要存储哪些数据以及数据的时间范围等。还需要了解数据的来源和格式，以便设计合适的数据模型和集成策略。
数据模型是数据仓库的核心，它决定了数据仓库的存储结构和查询性能。根据业务需求和数据范围，可以设计星型模型或雪花模型。
2.1 星型模型设计
星型模型是一种简单直观的数据模型，它由一个事实表和一个或多个维度表组成。事实表包含业务过程度量值（如销售额、库存量等），而维度表包含描述业务过程的文本信息（如产品、客户、时间等）。星型模型适用于简单的分析场景，如求和、计数、平均值等。
2.2 雪花模型设计
雪花模型是一种更复杂的数据模型，它由多个层次组成，每个层次都是一个维度表。与星型模型相比，雪花模型更适用于多层次的分析场景，如时间序列分析、层次分析等。雪花模型还可以支持更复杂的查询和报表生成。
数据集成是将来自不同来源的数据整合到数据仓库中的过程。在进行数据集成时，需要考虑ETL过程、数据清洗和转换等方面。
3.1 ETL过程
ETL过程是抽取（Exrac）、转换（Trasform）和加载（Load）的缩写。在ETL过程中，需要从不同的数据源抽取数据，然后进行转换和清洗，最后将数据加载到数据仓库中。在转换过程中，可能需要将数据进行格式转换、类型转换、计算等操作。在加载过程中，需要将数据加载到合适的数据存储中。
3.2 数据清洗和转换
在进行数据集成时，需要对数据进行清洗和转换。数据清洗是指去除重复、无效或错误的数据，以确保数据的准确性和完整性。数据转换是指将不同格式或类型的数据转换为统一格式或类型的数据，以便进行后续的分析和处理。在进行数据清洗和转换时，需要考虑数据的来源、格式和特征等因素。
维度建模是将事实表和维度表进行关联的一种建模方法。它可以通过构建维度表和事实表来支持多种业务需求。在进行维度建模时，需要考虑维度表的建立和事实表的建立等方面。
4.1 维度表的建立
维度表是描述业务过程的文本信息表，它包含了描述业务过程的属性（如产品名称、客户名称、时间等）。在建立维度表时，需要考虑维度的层次结构、属性之间的关系以及属性的取值范围等因素。还需要考虑维度的更新和维护等问题。
4.2 事实表的建立
事实表是包含业务过程度量值的表，它与维度表进行关联以支持多种业务需求。在建立事实表时，需要考虑度量值的类型、度量值的计算方法和度量值的存储格式等因素。还需要考虑事实表的查询性能和维护等问题。
为了提高查询性能和存储效率，需要对数据进行存储优化。这包括数据分区、数据压缩和编码等方面。
5.1 数据分区
数据分区是将数据进行分割的一种方法，以支持对大量数据的快速访问和分析。在分区过程中，可以根据业务需求和数据的特性选择不同的分区方法（如按时间分区、按地理位置分区等）。还需要考虑分区的维护和管理等问题。
5.2 数据压缩和编码
为了节省存储空间和提高查询性能，需要对数据进行压缩和编码。在压缩过程中，可以使用不同的压缩算法（如Huffma编码、LZ77等）对数据进行压缩。在编码过程中，可以使用不同的编码方法（如Base64编码、十六进制编码等）对数据进行编码。还需要考虑压缩和解压缩的效率和兼容性等问题。
