在大数据时代，为了更好地管理和分析海量数据，企业需要建立起一个完整、可靠的数据仓库。而在构建这个庞大的系统之前，我们需要明确一个概念——多维性。

所谓多维性，就是把一条记录从不同角度去看待和分析。以销售业务为例，我们可以从时间、产品、区域等不同角度去考虑销售情况。这就是典型的“三维”分析。

那么，在实现这种“三维”分析时，如何进行数据模型设计呢？

首先要注意的是，在构建数据仓库时应该采用星型或雪花型结构。其中星型结构指以事实表为中心，并且与其相关联的所有属性都成为其关联表；而雪花型结构则将关联表进一步规范化。

对于事实表来说，则需要根据具体业务需求确定其相应属性列，并将其放入到合适的位置上（即行头、列头或者数值区）。同时还要注意定义好相应指标（如销售额、利润等）及聚合方式（如求和、计数等）。

除此之外，在进行模型设计时还需要考虑以下几个方面：

1. 合理划分维度：在模型设计中，需要根据实际业务情况进行合理的维度划分。比如，在考虑销售业务时，可以从时间、产品、区域等多个维度去考虑。

2. 避免重复数据：由于多个事实表可能使用同一个维度表，因此需要避免在不同事实表中重复引入相同的数据。

3. 定义好层次结构：在定义好每个维度属性后，还需要进一步定义其层次结构。比如，在考虑时间这一维度时，可将其拆分成年、季度、月等不同层级。

4. 设计好聚集结构：为了提高查询效率，并降低对数据库负载的影响，我们还需要设计好聚集结构。具体而言，则是通过预先计算出某些指标的汇总值，并将其存储到特定的聚集表中。

总之，在进行数据仓库多维数据模型设计时，应该根据具体业务需求进行合理规划和设计。只有这样才能确保系统具备足够的灵活性和可扩展性，并且能够支持各种复杂查询操作。

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