1、首先你得搞清楚建设数仓的目的是什么
是偏向于整合各系统数据，为数据分析决策服务，还是偏向于快速的完成分析决策需求？
如果是前者，那么在数据仓库建模的时候一般会选择ER建模方法；
如果是后者，一般会选择维度建模方法。
ER建模：即实体关系建模，由数据仓库之父BIll Inmon提出，核心思想是从全企业的高度去设计三范式模型，用实体关系描述企业服务。主张的是自上而下的架构，将不同的OLTP数据集中到面向主题的数据仓库中。
维度建模：由Kimball提出，核心思想是从分析决策的需求出发构建模型。这种模型由事实表和维表组成，即星型模型和雪花模型。Kimball倡导自下而上的架构，可以针对独立部门建立数据集市，再递增的构建，汇总成数据仓库。
2、其次你得进行深入的业务调研和数据调研
业务调研：深入的业务调研能使你更加明确数仓建设的目的；同时也利于后续的建模设计，随着调研的开展，如何将实体业务抽象为数仓模型会更加明朗。
数据调研：各部门或各科室的数据现状了解，包括数据分类、数据存储方式、数据量、具体的数据内容等等。这对后续的主数据串联或者维度一致性处理等等都是必须的基础。
3、然后是数据仓库工具选型
传统型数据仓库：一般会选择第三方厂家的数据库和配套ETL工具。因为有第三方支持，相对有保障；但缺点也很明显，受约束以及成本较高。
NoSQL型数据仓库：一般是基于hadoop生态的数据仓库。hadoop生态已经非常强大，可以找到各种开源组件去支持数据仓库。缺点是需要招聘专门人士去摸索，并且相对会存在一些未知隐患。
4、最后是设计与实施
设计：包括数据架构中的数据层次划分以及具体的模型设计；也包括程序架构中的数据质量管理、元数据管理、调度管理等；
实施：规范化的项目管理实施，但同时也需记住一点，数据仓库不是一个项目，它是一个过程。