大数据仓库建设方法论：在业务架构设计、模型设计、数据研发、数据服务的各个环节中，实现可管理、可溯源、可规避重复的大数据仓库建设。
大数据仓库建设体系架构主要包含三块：业务定义、规范定义、模型定义
业务定义：主要就是针对当前各个业务板块进行定义，要求各个业务板块具有独立的指标体系；
规范定义：主要针对各业务板块中的维度和业务过程中的原子指标和相关维度属性以及派生指标进行统一规范的准确定义；
模型定义：以kimball的维度建模理论为基础，创建维度建模总线矩阵，构建一致性的维度和事实模型。针对当前各个业务版块特点设计出一套规范命名体系。
架构目标：建设可以提供标准的、共享的、高效的、不冗余的大数据仓库
“凡事应该尽量简单，直到不能再简单为止” --爱因斯坦
