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        维度建模是一种用于设计数据仓库和商业智能系统的方法。以下是选择维度建模的两类理由。

1.传统方法，有背书且可靠

        易于理解和使用：维度建模使用直观的图形和术语，使得非技术人员也能够理解和使用数据仓库和商业智能系统。

        快速开发和部署：维度建模是一种迭代开发方法，能够快速开发和部署数据仓库和商业智能系统。

        支持灵活的查询和分析：维度建模基于维度和事实表的设计，使得用户可以方便地进行灵活的查询和分析。

         支持数据质量和一致性：维度建模强调数据的一致性和质量，使得数据仓库和商业智能系统的数据更加可靠和准确。

        易于扩展和维护：维度建模的设计使得数据仓库和商业智能系统易于扩展和维护，可以快速地适应业务变化和数据增长。

2.敏捷性的考虑

        在实际的生产中，大多数敏捷方法的核心原则与 Kimball 最佳实践契合，其中包括:

•  重点关注发布业务值。
•  强调与业务相关方开展面对面的沟通、反馈和优化。
•  快速适应不可避免的需求变更。
•  以迭代、增量的方式处理项目开发过程。

        企业的数据仓库总线矩阵是解决上述困难的强有力工具。总线矩阵为敏捷开发提供框架和主生产计划，对可用公共描述维度的标识，提供数据一致性并减少市场发布时间。采用正确的合作方法，业务及IT 参与方共处，企业数据仓库总线矩阵可以在较知时间内建立。增量式方法工作可以不断地建立框架的部件，直到其具有足够的可用功能,并发布给业务团体。