通过三步调研（业务调研、需求调研、数据调研），划分主题域

业务调研初步确定dw层主题域，

需求调研初步确定应用层主题域，

数据调研，整理现有数据源、数据字典，形成数据调研表，确定每张表所属的业务线，确定ods层数据表的主题域

然后构建总线矩阵，明确业务过程所属主题域，业务过程和维度的关系。维度建模（星型模型、四步建模）。

设计数仓分层架构（ods-dwd-dws-ads），

定制规范（命名规范、模型规范、开发规范、流程规范）。

数据治理（数据质量，数据安全，元数据管理）。

开工ETL/BI，迭代开发。

1.前期业务调研，需求调研，数据调研，技术选型

业务调研：梳理业务流程，构建概念数据模型。同时初步划分DW层主题域；

需求调研：梳理现有数据需求，收集整理过去，现在，将来的数据或BI报表需求，同时初步划分数据仓库APP层主题域。

数据调研：获取每个数据源，整理数据字典，划分每个表的业务线和所属模板，同时初步划分数据仓库ODS层主题域

2.提炼业务模型，总线矩阵，划分主题域

确定主题域：通过对第一步三个阶段的补充，分析，舍弃，整合，抽象，最终确定主题域。主题域是主题的边界，主题是围绕实体凝聚的数据。

提炼总线架构（一致性维度）：Kimball提出的数仓建模中有三个关键性概念，总线架构，一致性维度，一致性事实。

构建总线矩阵:以维度位列，以事实为行，来判断每个事实与维度之间的关系。

3.定制规范 命名规范，开发规范，流程规范

4.数仓架构分层

5.选择合适的数据模型

合适的数据模型更利于数据存储，计算，开发，安全，以及数据查询的效率，更能体现数仓的价值

6.定制合理的数据治理方案

数据治理：

确保数据的完整性，准确性，实时性，一致性

主键监控，表数据量，波动监控，重要字段的非空监控，重要枚举字段的离散值监控，指标值波动监控，业务规则监控。

元数据管理：

对技术元数据与业务数据的存储与使用。

数据审计：数据安全与数据权限

总结

一句话总结：通过三步调研（业务调研、需求调研、数据调研），划分主题域，确定主题。然后构建总线矩阵，维度建模（星型模型、四步建模）。设计数仓分层架构（ods-dwd-dws-ads），定制规范（命名规范、模型规范、开发规范、流程规范）。数据治理（数据质量，数据安全，元数据管理）。开工ETL/BI，迭代开发。