数仓建模是数据仓库建设中非常重要的一环，其全流程包括以下几个步骤：
1. 需求分析：数仓建模的第一步是明确需求，了解业务需要哪些数据，以及数据的来源、格式和质量要求等。这个阶段需要与业务部门进行密切合作，深入了解业务需求。
2. 数据抽取和清洗：在确定需求后，需要从各个数据源中抽取数据，并对数据进行清洗、转换和整合，以保证数据的准确性和一致性。这个阶段可能需要使用ETL工具来协助完成。
3. 维度建模：维度建模是数仓建模的核心，它将业务过程中的事实和维度按照一定的规则进行组合，形成一个多维数据模型。这个阶段需要根据业务需求进行维度设计和模型构建。
4. 建立事实表：根据维度模型设计的结果，需要建立相应的事实表，将事实数据与维度数据进行关联，以便后续的查询和分析。
5. 设计指标：在建立事实表的过程中，需要确定并设计指标，以便后续的数据分析和报表生成。指标的设计需要考虑业务需求和数据可用性等因素。
6. 数据加载：在完成模型设计后，需要将清洗后的数据加载到数据仓库中。这个过程可能需要使用各种ETL工具和技术，以确保数据的完整性和一致性。
7. 数据质量管理：数据质量管理是数仓建模的一个重要环节，它涉及到数据的准确性、完整性、一致性和时效性等方面。这个阶段需要建立相应的数据质量管理策略和机制，确保数据的质量符合业务需求。
总之，数仓建模全流程包括需求分析、数据抽取和清洗、维度建模、建立事实表、设计指标、数据加载和数据质量管理等步骤。这些步骤需要密切配合，才能构建出高质量、高效率的数据仓库。
