从0开始学大数据数据仓库建模的要点如下：
数据仓库建模的重要性：
数据仓库建模对大数据具有重要作用，它通过合理存储数据、优化数据组织和确保数据存取高效性，使得大数据分析更加便捷和深入。
范式建模：
范式建模是构建数据模型的一种方法，主要由Inmon所提倡，特别在关系型数据库的建模过程中广泛应用。三范式建模确保数据存储结构的规范化，包括实体关系模型，通过从第一范式到第五范式的无损分解，实现数据逻辑模型设计的理论基础。
数据仓库架构：
数据仓库架构通常采用自上而下的方法，以操作型或事务型系统的数据源为基础。经过ETL过程，将数据逐步整合至数据仓库的不同层次，最终构建多维格式的数据集市层，以支持决策分析。
维度建模：
维度建模由数据仓库领域大师Ralph Kimball提倡，旨在为分析决策需求提供快速响应和大规模复杂查询性能优化的数据模型。维度建模方法以分析决策出发构建，重点关注如何高效满足用户需求，且具有较好的分析性能。维度表和事实表是维度建模的核心元素，维度表对应现实世界的对象或概念，而事实表包含处理相关度量值。
维度建模的模式：
星型模型：由一个事实表和多个维表构成，是最常用的一种维度建模模式。雪花模型：在星型模型基础上进一步扩展，将维表拆分以满足规范化设计需求。星座模型：允许存在多个事实表且共享同一个维表，适应业务发展的复杂性。
Data Vault模型：
Data Vault模型是另一建模技术，由Dan Linstedt提出，特别适用于复杂网络的建模。通过一组规范化表的集合，支持业务功能，采用第三范式与维度建模的混合方法，提供灵活性、可扩展性、一致性和对需求的适应性。
Anchor模型：
Anchor模型作为Data Vault的进一步规范化处理，核心思想是通过添加而非修改，将模型规范到6NF，转变为kv结构化模型，显著提升查询性能。
总结：数据仓库建模是一个跨技术、跨领域的工作，需要团队深入理解业务需求和技术方法，以构建高效、灵活的数据仓库系统。在学习过程中，应逐步掌握上述要点，并结合实际案例进行实践，以提升数据仓库建模的能力。