数据仓库规范是指在设计、开发和维护数据仓库时应遵循的一系列规则和准则。这些规范旨在确保数据仓库的一致性、可靠性和可维护性，以支持有效的数据分析和决策制定。数据仓库规范通常包括以下方面：1. 数据模型规范：定义数据仓库的逻辑和物理数据模型，包括实体、属性、关系和约束等。这些规范有助于确保数据的一致性和完整性。2. 数据质量规范：定义数据质量的标准和度量指标，以确保数据的准确性、完整性和一致性。3.

建设数据仓库是一种方法论，它并不是一成不变的“定理”。因此，我们可能无法找到完全符合自己实际公司业务的“公式”。为了解决这个问题，我们需要学习这些方法论，并结合自己公司实际的业务场景来实现。只要能够有序地管理数据，同时高效地帮助数据分析并实现业务价值，就不必过分追求“行业标准”。

数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化 。与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。在一些情况下，保留历史数据没有什么分析价值；而在另一些情况下，保留历史数据将会起到至关重要的作用。在 Kimball 的理论中， 有三种处理缓慢变化维的方式，下面通过简