数据仓库建模技术——星型模型与雪花模型的设计与应用

知识目标

1.理解数据仓库建模的核心意义，明确星型模型与雪花模型的定义及核心结构；

2.掌握星型模型与雪花模型的核心特征、设计要点及适用场景；

3.了解两种模型在实际数据仓库项目中的应用规范与选择原则。

能力目标

1.能准确区分星型模型与雪花模型的结构差异，提升模型辨析能力；

2.能结合具体业务场景，选择合适的建模方式，梳理模型设计思路，培养数据建模能力；

3.初步具备识别两种模型设计中常见问题（如维度冗余、查询低效）的能力。

思政目标

1.树立“因地制宜、科学选择”的专业理念，认识数据建模对提升数据仓库性能、支撑决策的重要意义；

2.培养严谨细致、精益求精的专业素养，明确数据建模中“结构合理、高效实用”的责任意识；

3.激发创新思维和务实作风，树立“立足场景、科学建模，用专业能力赋能数据价值挖掘”的职业追求。

教学重点

1.星型模型与雪花模型的定义、核心结构及核心特征；

2.两种模型的适用场景及选择原则。

教学难点

1.理解两种模型的结构差异，能结合业务场景选择合适的模型并设计简单结构；

2.引导学生将“科学选择、精益求精”的理念与建模实践结合，避免盲目设计；

3.如何将因地制宜、责任担当的思政元素与数据建模专业知识深度融合。

采用“结构解析+案例对比+实践引导+价值提炼”的方式，将思政元素融入课堂各环节，实现专业与思政的深度融合：

1.结构类比：将星型模型、雪花模型类比为“不同的建筑结构”，渗透“结构合理、因地制宜”的理念；

2.案例渗透：选取两种模型在电商、政务领域的应用案例，对比分析模型选择的合理性，引导学生思考“科学选择”的重要性；

3.实践引导：通过模拟业务场景建模，培养学生的严谨细致、精益求精的专业素养；

4.责任警示：通过建模失误案例，强调“结构合理、高效实用”的重要性，强化学生的责任意识。