郑州软件开发商业智能应用：某快消品企业BI平台开发数据建模‌

      数据来源要列清楚：ERP、POS、电商、配送、CRM，还有促销手工单，外部供应商的价目单。不同系统的主键不一致是常态，时间粒度也不一样。说到底就是先把这些东西对齐，做一张主数据清单，别指望后来补得干净，嗯，早点整理省事。

      建模我倾向于维度建模——星型表的那套。维表如产品、门店、时间、客户，事实表承载销售、退货、库存移动。关键是定义好粒度：销售按日×门店×SKU还是按小时×仓库×批次，决定后面一切，变更会很麻烦，真不是随意改的事。

      SKU、品类等主数据要做慢变处理（SCD Type2），促销信息很多时候又是事务性事实，这两者要分清。我觉得星型模型更实用，亲测有效——既方便分析，也便于做切片。有人喜欢全归一表，那种报表灵活性高，但维护成本也高，不太推荐这种方式，容易出问题。

      事实表要细分：日成交事实、库存快照、促销明细、发货收货。注意度量区分加法度量和非加法度量，成本类指标常常要按维度重算。前期多和业务对账，哪怕是人工抽样核对，很多错误在这能被抓住。

      ETL/ELT流程要设定好：增量拉取、变更捕获、去重合并、脏数据处理。技术可以用SQL Server + SSIS，也可以用Spark做大数据处理。分区、索引、物化视图这些性能手段必须提前规划，否则线上卡报表时再补就晚了。

      治理不能光靠技术，得有人管主数据、有人管指标口径。建立数据字典和指标定义表，记录计算公式和可视化用的语义层。说到这想起一件小事，上次在地铁看到一家连锁用的看板，指标口径不一致，门店都困惑，挺尴尬的。

      把模型暴露给前端工具时，做好语义层（如SSAS或自建中间表），让业务人员能自助拉报表。可视化做得再漂亮，数据不对还是没用。培训和文档要跟上，别指望业务自动会用，培训很重要，嗯。

      在郑州本地交付有个好处：开发和业务可以经常面对面沟通，迭代快。项目分阶段上线，先把核心销售和库存模型打通，再扩展促销和渠道分析。大概就是这些想法，供大家参考，后续有空我再补充一些实践脚本和模板。