数据仓库设计公司

数据仓库设计公司主要从事构建数据仓库、数据管理和数据分析等业务。在数据仓库设计方面，公司需要应对各种数据源、数据结构和业务需求，以便为客户提供优质的数据仓库解决方案。

一般来说，在数据仓库设计过程中，需要先进行数据模型设计，根据业务需求确定维度模型和事实表的关系。接着需要构建ETL（Extract、Transform、Load）工具，将数据从原始数据源中提取出来，转换数据格式，然后加载到目标数据仓库中。最后需要进行数据分析和挖掘，以满足客户的各种数据需求。

在数据仓库设计中，以下是一些关键的技术点和示例代码：

1. 维度模型设计

在维度模型设计中，需要考虑数据源的结构和关系，以及业务需求的复杂度。以下是一个简单的维度模型示例，包括一个时间维度和一个产品维度：

CREATE TABLE DIM_TIME (
  TIME_KEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  DATE DATE NOT NULL,
  YEAR INT NOT NULL,
  QUARTER INT NOT NULL,
  MONTH INT NOT NULL,
  WEEK INT NOT NULL,
  DAY OF MONTH INT NOT NULL,
  DAY OF WEEK INT NOT NULL,
  DAY NAME VARCHAR(10) NOT NULL
);

CREATE TABLE DIM_PRODUCT (
  PRODUCT_KEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  PRODUCT_NAME VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRODUCT_CATEGORY VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRODUCT_SUBCATEGORY VARCHAR(50) NOT NULL
);

2. ETL工具构建

在ETL工具构建中，需要考虑数据源种类、数据提取方式、数据转换逻辑和数据加载方式等因素。以下是一个简单的ETL示例，从数据库中提取数据并转换为目标数据格式：

CREATE TABLE STG_SALES (
  ORDER_ID INT NOT NULL,
  ORDER_DATE DATE NOT NULL,
  PRODUCT_ID INT NOT NULL,
  QUANTITY INT NOT NULL,
  DELIVERY_ADDRESS VARCHAR(100) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (ORDER_ID)
);

CREATE TABLE FACT_SALES (
  SALES_KEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  TIME_KEY INT NOT NULL,
  PRODUCT_KEY INT NOT NULL,
  QUANTITY INT NOT NULL,
  AMOUNT DECIMAL(10,2) NOT NULL
);

INSERT INTO FACT_SALES