内容简介：
创建数据模型：在数据库和数据仓库领域，常用的三大数据模型有关系型(ERD)，多维关系型（DMR）和多维数据模型。
关系型数据模型在ERP产品中得到了完美的应用，特点是减少数据的冗余，保证数据以最快的速度写入数据库，缺点是数据从数据库读出慢（查询速度慢），不适合作为企业的报表系统。
多维关系型（DMR）数据模型弥补了关系型模型的缺陷，通过对关系型模型的重组，以达到查询性能的最优化，模型由维度表和事实表两部分组成。维度表要涵盖企业感兴趣的事物之属性，如时间，客户，产品，区域，供货商，批发商，总帐等等，每一个维度表本身还可包含树状关系以提供给用户更为细致的分析功能。事实表主要包括衡量企业经营业绩的指标，也就是企业最高决策者们常说的KPI。每一个行业有各自的标准KPI，每一个企业又有独特的KPI，在具体设计模型时，须根据用户的需求而定。维度表和事实表的联系依旧遵循关系型模型的基本原则。
多维数据模型与前二者有很大的不同，因为它的存储基本单元为多维数据结构，可以用人们常玩的”魔方”来作比喻，“魔方”的每一面代表着维度，其多立面的内外相交点既为KPI。任意玩转”魔方”，即可获得任意组合下的KPI，这种模型为企业的分析师提供了强大的工具。三大数据模型各有优缺点，在具体实施数据仓库项目时，一般都会采用。
时间: 6月15日 (周日) 下午2点
【特邀嘉宾】：
徐方京博士：Frank Xu 博士是数据库和数据仓库方面的高级顾问，从事IT工作15年，曾执教于上海同济大学，在北美就职于世界顶级的咨询公司KMPG和 Deloitte，客户遍及美国，加拿大和中国等。长期与客户打交道的经验使其见多识广，充分了解客户的不同要求，积累了一套完整的数据仓库解决方案。徐方京博士在Oracle 数据库、Informatica ETL 和Cognos BI有着更特别的专长。
