Modelagem para Data Warehouse

Um paradigma bem interessante, sair da modelagem relacional que sempre trabalhei e focar na multidimensional.
São duas modelagens bem diferentes, com objetivos opostos.
Em suma, a modelagem relacional foca em organização.
O modelo relacional, com muitas tabelas, interligações intermináveis não atendem um DW.
Não que seja ruim ou errada, nada disso. Ela simplesmente não atende aos objetivos de um Data Warehouse.
“O objetivo de um Data Warehouse é suprir as necessidades posteriores à informatização de uma empresa de médio e grande porte. Uma empresa que se inicia pequena, gerencia suas informações de forma simples, com planilhas e documentos, pois o volume de informações é pequeno. Com o decorrer de seu crescimento e o aumento do volume de vendas ou transações, ela passa a ter a necessidade de obter sistemas de controle empresarial destinado ao seu ramo de atuação no mercado.”
(http://imasters.com.br)

O que me pega ainda, nessas primeiras semanas são os automatismos, eu começo a modelar pensando relacional.
Quando estou na quinta tabela, pensando em Chaves Estrangeiras em todas, me vem: Não pode.
Na modelagem multidimensional existem as Dimensões obviamente e as Fatos.
Dimensões são sempre chaves estrangeiras nas Fatos. Nas tabelas Fatos, ficam todo o conteúdo quantitativo e nas tabelas dimensões ficam os filtros, por qual tema poderá sera gerado o relatório.

Basicamente é assim, mas não existe uma receita de bolo, vale a regra clássica do “cada caso é um caso”.
Semana que vem eu publicarei minhas primeiras modelagens, pois assim, conseguirei estudar mais.