从业务过程出发，再连接数据
先明确要分析采购、销售、库存还是生产，再决定一条事实记录代表什么。例如，销售订单明细与每日库存快照有不同粒度，应分别建模，通过共同的物料、工厂和时间维度组织比较。
派可产品白皮书把业务分析、业务建模和数据处理衔接起来，支持通过配置管理维度、指标、分析模型和取数逻辑。业务负责人参与口径确认，是这项工作的必要部分。
一套模型需要说清什么
| 对象 | 需要管理的内容 | 制造业示例 |
|---|---|---|
| 业务主题与事实 | 业务过程、记录粒度与度量 | 订单行、完工记录、库存日快照 |
| 公共维度 | 编码、属性、层级与映射 | 集团、工厂、物料、客户、日期 |
| 指标口径 | 公式、筛选、期间和责任人 | 交付率、库存金额、生产达成率 |
| 取数与血缘 | 源字段、转换、依赖与刷新 | 从 ERP 字段追踪到经营页面 |
系统变化时，先看影响范围
当 ERP 字段、组织层级或指标定义变化时，可利用血缘关系检查关联的模型和页面，再安排修改与对账。配置化可以减少重复搭建，但不替代对业务含义、数据质量和特殊取数逻辑的判断。
交付的不只是表，还有可维护的规则
- 共同确认的维度、指标字典及编码映射。
- 源记录与分析结果的对账样本。
- 刷新依赖、异常处理和血缘关系。
- 模型修改、版本确认与运维责任分工。
常见问题
零代码建模是否意味着完全不需要技术人员？
配置化建模可以减少重复建表和页面配置，但数据连接、复杂转换、性能及权限仍需要技术参与。是否需要 SQL 或接口开发取决于数据与项目范围。
已有数据仓库，还需要重新建设吗？
先评估已有模型、接口和指标是否满足业务。可以讨论复用现有数据层、补充业务模型或逐步整合，不应仅因为更换分析工具就重建全部数据。
资料与依据
产品范围以具体版本和项目评估为准。案例说明保留原始资料的范围与状态，方法示例不代表客户实际经营数据。
- 派可数据：PACK BI 平台能力
公司发布的产品说明；模块与部署范围按具体版本及项目确认。
- Kimball Group：维度模型的四步设计过程
一般建模方法，不作为派可产品功能或项目效果的证明。