仓库数据分析本身就是一种集成化的数据环境，为企业提供决策支持仓库数据分析，本身并不会生产任何的数据，同时也不需要消费任何的数据。这些数据都来自于外部，并且也会直接开放，给外部使用数据分析是很重要的内容，在目前的企业中也必须要引起重视，仓库数据分析有着多种不同的类型，而且主题和报表也有区别。

1、仓库数据分析的几大模型

仓库数据分析其实模型众多，是通过数据模型来展现出现实生活的一种工具，实际和实体之间也有联系，有效展现出相互关系的映射。

业务建模主要解决业务层面的程序化，领域建模主要针对业务模型的抽象化。逻辑建模主要是呈现概念实体的逻辑化，因此整个数据仓库的架构中都会涉及到业务知识，也会涉及到相应的技术，

如果能够全面了解，也可以知道整个行业的丰富经验，同时也必须掌握信息技术才能真正达到实现的效果。

2、仓库数据分析的主题

仓库数据分析的主题包含维度的选择，模型的建设如此就能满足数据主题的所有需求，大部分都是对于业务需求的一种报表，基本上就是仓库数据的数据应用将多种数据完全呈现在报表中，更能够体现出直观的数据，有着简单的效果。

这类的数据基本上是把数据都集中的放在一个表格中，是一种简单的汇总。

目前市场上有着众多不同的软件可以选择，比如帆软FineBI也同样可以将数据完全呈现在BI报表上，值得用户去选择。

3、仓库数据分析的内容

也可以理解为数据市场将多个字段的宽表呈现出来，比如销售表不仅仅包含金额，也同样包含订单，里面会有用户信息，整合销售人员的信息，还有产品信息集合，是数据仓库的主要核心部分。

在建立数据表之后，无需根据需求的不同建立结果表，所以能够有效降低自然错误的发生几率，因为所有的内容都面向总计，因此这些数据总是会能够简单的结局，不容易会出现明显的误区现象。

4、写在最后

在经过全文阅读后，对于仓库数据分析也有了简单了解，对于很多大企业而言，确实有着实际的效果。如果在使用过程中能够配合好用的工具，比如帆软FineBI，就能有效解决操作过程中所遇到的问题，更具有优势性。

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