一、模型分層
維度建模將數據分爲三層：操作數據層（ODS），公共緯度模型層（CDM），應用數據層（ADS），其中，CDM又分爲明細數據層（DWD）和彙總數據層（DWS）。
操作數據層（ODS）：把操作系統數據幾乎無處理的存放到數據倉庫系統中。
公共緯度模型層（CDM）：又細分爲DWD和DWS，分別是明細數據層和彙總數據層，採用維度模型方法作爲理論基礎，更多采用一些維度退化方法，將維度退化至事實表中，減少事實表和維表的關聯，提高明細數據表的易用性，同時在彙總數據層，加強指標的維度退化，採取更多的寬表化手段構建公共指標數據層，提升公共指標的複用性。
應用數據層（ADS）：存放數據產品個性化的統計指標數據，根據CDM與ODS加工生成。
模型架構如下：
二、設計原則
1、高內聚和低耦合：將業務相近或者相關、粒度相同的數據設計爲一個邏輯或者物理模型；按照使用概率將數據進行分開儲存
2、核心模型和擴展模型分離：核心模型包括的字段支持最常用的業務，保持核心模型的簡潔
3、公共處理邏輯下沉：對公用處理邏輯進行提早下沉。
4、成本和性能的平衡：適當的冗餘能換取查詢性能、不適宜過度冗餘浪費儲存成本
5、數據可回滾：支持數據可以回滾
6、一致性：統一企業數據的口徑
7、命名清晰、可理解