BAO胖子免费试听教程： 数据仓库建模指南系列教程 【结合大量项目实践的长篇教程、原创】  https://edu.hellobi.com/course/54 

古语云：“ 千军易得、良将难求 ”，

放到数据仓库建设领域里，则是工程师易得，架构师难求，好的架构师更是难上加难。

对于建设数据仓库系统的企业，基于科学的方法论及良好的建模，可以构建一个稳健的、灵活的、可伸缩性强的数据仓库，亦有利于后续的扩展及维护。

对于致力于数据仓库架构师方向的个人，在熟练掌握开发工具之上，更要熟练的掌握数据仓库建模方法论，才能在数据仓库建模的过程中游刃有余。

而很多BI工程师，或报表程序员，或ETL程序员，向数据架构师的跨越都非常困难，本课程的内容可以帮助他们完成转型之路。

如果您是 BI 工程师、ETL 程序开发、数据架构师、BI 产品销售（提高成单率）、BI 产品售前顾问（与客户心灵碰撞）、数据分析师（跨越数据分析和 BI 两大领域），您应该关注这个课程。

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能教会你什么

这个标题对于正在观看这个页面的你来说，应该叫做我能从BAO胖子的《数据仓库建模指南系列教程》课程上学到什么，能给我带来什么？

在这里，你可以：

1、学习建立高质量的数据库模型和技巧，以及丰富的例子。

2、学习从企业视角进行数据规划以及数据仓库模型的搭建。

3、掌握标准化的设计模版以及方法论

4、掌握数据仓库架构理论和实践要领

5、掌握维度建模的方法和要领

6、成为一个真正的数据仓库建模高手

敢这么说的原因，是因为这些目标导师早已经完成，并且总结了工作中的宝贵经验，可惜再往前10年，在那个网络还不怎么发达的年代，并没有这样课程和人来教会我们，不然只需要两年就能掌握这些知识和经验。

BAO胖子走过你们正在走的路，也走过你们未曾走过的弯路和暗坑。他在一线岗位摸爬滚打15年，一直不断修炼理论和实践经验，才有了今天的成绩。希望通过这样的课程能够让学习本课程的你们能够掌握正确，具有可执行性的高质量数据库建模理论知识和实战经验。

阅读到这里，让我们看看这套课程到底适合什么样的人群：

1. 数据仓库建模初级工程师:

从一开始就养成良好的建模习惯，学习建立高质量的数据库模型和技巧，以及丰富的例子。

2. 有一定经验的架构工程师

从项目架构师向企业级架构师的跨越，告别野路子，学习从企业视角进行数据规划以及数据库模型的搭建。

3. 项目经理

提供标准化的设计模版以及方法论，提高模型的质量和开发效率，降低项目风险。

对于有“BI全栈工程师”理想的从业人员，构建数据模型的学习都是不可或缺的一课。

目前已经有一套高质量的免费教程《数据仓库建模指南系列教程》，这套课程已经可以让你掌握数据仓库建模的初中级知识。

升级版教程《数据仓库建模指南系列教程》将于9月23日上线，12大章节，视频总时长达 25 小时，彻底无死角，掌握数据仓库建模，欢迎订阅。

上线时间

2016年9月23日

学习方式

• 录播课程，开课即学、在线答疑 、专题版块

• 在线反复观看，有效期2年

课程内容

第一章. 高质量数据仓库建模概要

·       1. 课程简介

·       2. 高质量建模的重大意义

·       3. 建模流程

第二章. 基本概念

·       1. 什么是实体

·       2. 属性和域

·       3. 实体与实体之间的关系

第三章. 键

·       1. 键的分类

·       2. 自然键 VS 代理键

第四章. 约束

·       1. 什么是约束

·       2. NULL的含义以及隐患

·       3. NULL的场景处理

第五章. 范式

·       1. 第一范式，第二范式，第三范式

·       2. BCNF，第四范式，第五范式

第六章. 命名规范

·       1. 命名规范基本原则

·       2. 命名规范最佳实践

·          1) 表空间、缓冲池

·          2) Key, 约束等

·          3) 模式、视图等

·          4) 表

·          5) 列

·       3. 使用PowerDesigner做命名规范

第七章. 表/列的注释

·       1. 元数据管理基本概念

·       2. 商业术语注释

·       3. 系统/接口注释

·       4. 表注释

·       5. 列注释

第八章. 概念模型定义

·       1. 需求分析

·          1）业务需求分析

·          2) 技术需求分析

·          3）调查问卷设计

·          4）需求访谈

·          5）需求搜集模版

·       2. 数据仓库架构简述

·          1）系统上下文

·          2）多视角数据仓库架构

·       3. 基础数据架构

·       4. 概念模型设计

·       5. 高质量模型check list

·       6. 实例

第九章. 逻辑模型定义

·       1. 源数据分析

·       2. Staging层表结构设计

·       3. DW层表结构设计

·          1）日期相关设计

·          2）Party表设计模式

·          3）Product表设计模式

·          4）Location表设计模式

·          5）货币相关设计

·          6）历史数据的保存

·          7）数据隐私，数据安全相关设计

·          8）其他设计模式

·          9）维度模型简述

·       4. 模型抽象化思考

·       5. 高质量数据模型Check List

外篇：Data Vault 设计（会滞后发布，但也属逻辑/物理模型范畴）

第十章. 物理模型定义

·       1. 工欲善其事必先利其器

·       2. 逻辑模型到物理模型的转化

·       3. 逆规范化设计

·          1）表拆分

·          2）复制表

·          3）重复组

·          4）PreJoin

·          5) 提前汇总

·          6）Dense & Sparse

·          7) 其他

·       4. 分布式数据库模型设计思考

·       5. 索引设计思考

·       6. 列存储数据库思考

·       7. 数据库容量思考

第十一章：通过实例讲述如何用CASE工具建模

·       1. 图例Legend

·       2. 概念模型概要图

·       3. 逻辑/物理模型概要图

·       4. 逻辑/物理模型主题图

·       5. 如何团队开发数据模型

·       6. 数据模型生命周期管理

·       7. PowerDesigner其他使用技巧

第十二章：高质量建模技巧总结 

参团流程：微信扫描以下二维码，进行参团即可

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