确定需求和主题
需求是系统的使用者，通常是企业的中高层管理人员关心的问题。主题是为了高效可靠的利用数据，根据需求分析把分散的数据重组，按照不同的主题进行统一的管理。
数据仓库建模
- 概念模型设计：以用户能理解的方式表达数据仓库的结构，确定数据仓库要访问的信息，与具体的系统实现无关，它是企业最高层次的抽象，主要是以图标的形式反映主题数据多维性，指明用户希望从数据仓库中分析的各个指标。它包括3个重要的对象：指标、维度和类别。
- 逻辑模型设计：在概念模型的基础上对主题进行细化。每个主题域包含若干数据表，并为表增加时间字段，进行表的切割，合理化表的划分，消除纯粹是操作型的数据，增加导出字段，定义关系模式和记录系统等。常用的结构有星型和雪花型结构。
- 物理模型设计：是为了提高数据仓库的性能，同时考虑存储效率和查询效率，包括确定数据的存储结构、确定索引策略、确定数据存放位置及存储分配等。物理数据模型设计不但与用户需求有关，更依赖数据管理系统和硬件设施。
数据分析
按业务功能划分：
- 问题诊断
- 业务预测
- 效果评估
- 探索性研究
按业务主题划分：
- 财务主题分析
- 销售主题分析
- 客户研究分析
- 按照客户的生命周期
- 潜在客户
- 保有客户
- 增值客户
- 摇摆客户
- 流失客户
- 挽回客户
- 建立客户细分模型
- 潜在客户转化模型
- 营销活动反馈模型
- 客户价值细分模型
- 交叉销售模型
- 垂直销售模型
- 客户忠诚度模型
- 按照客户的生命周期
