建立一个数据仓库

建立一个数据仓库的完整攻略包括以下步骤：

1. 需求分析

在建立数据仓库之前，需要对业务需求进行充分的分析。这包括收集需求，理解业务流程和数据，定义指标和数据清洗规则等。此过程的目标是确定要收集哪些数据，如何将其存储和管理以及如何定义指标。

1. 建立数据模型

建立数据模型是建立数据仓库的第一步。这个步骤需要定义维度和事实表。维度以分析业务事件和事实发生的上下文为基础定义的类别属性。同时，事实表也是关键的组成部分，确定数据仓库的基本事实和指标。

1. 选择数据存储技术

数据仓库需要一种专门的存储技术来支持数据的查询和分析。目前最常使用的存储技术是关系型数据库和NoSQL数据库。其中，关系型数据库比较适合处理表关系较简单的数据，NoSQL数据库则更适合处理大数据等更复杂的数据。

1. 数据采集

数据仓库的数据源主要是来自业务系统的原始数据。这个步骤包含了不同来源的数据。数据采集最终目的是抽象成为数据模型。数据采集的方式通常为ETL（抽取、转换、加载），该过程中会对数据进行清洗、规范化、标准化和数据质量处理等工作。

1. 数据清洗和转换

采集到数据通常是原始数据，并不是直接可用的数据。在数据仓库建设过程中，需要对原始数据进行清洗、转换和整合。清除数据中的冗杂信息、错误信息、不规则的数据格式等非法数据，使得数据更加符合数据仓库的需求与基准。

1. 数据加载

数据加载是将数据存储到数据仓库中。为了保证准确性，并确定数据是可用的，加载过程通常包括多种机制，例如增量加载、全量加载、定量加载等。不同的机制能够满足不同的需求，保证每个数据都正确的导入到数据仓库中。

1. 数据治理

数据治理是数据仓库生命周期管理的一部分，对整个数据仓库的信息进行监控管理。数据治理包括数据安全、版本管理和访问控制等，目的是确保数据仓库中数据的正确性、安全性和可用性。

以上就是建立数据仓库的完整攻略，这个流程中每一步都需要详细地理解和分析业务的需求，并选择适当的工具和技术来解决问题。建立数据仓库并不是一件轻松的工作，需要有数据仓库的设计和开发的相关经验。