之前看《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》时做的笔记，整理成了PPT文档，方便自己看的同时也能加固对对应知识点的理解。基本上国内的数据仓库建模理论跟阿里这一套都差不多。而阿里又是根据Kimball的维度建模理论加上自身的实践总结而成，阅读该书可让自己理解一套数据仓库建模的理论体系。 本文主要是大数据之路数据模型篇的开篇-大数据领域建模综述。从总体概括的角度介绍大数据领域建模的挑战、目标、发展历史、阿里巴巴的实践阶段。包含以下5点：

1. 为什么需要数据建模：介绍数据建模挑战、目标及考量点；
2. 关系型数据库和数据仓库的区别；
3. OLTP（On-Line Transaction Processing联机事务处理过程）和OLAP（联机分析处理）的区别及各自考量的重点；
4. 典型的数仓建模方法论：ER范式建模、维度建模、Data Value建模、Anchor建模；
5. 阿里巴巴数据模型实践综述：应用驱动、ER型数仓、OneData体系数仓。

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