数据集市建模时通常采用“自顶向下”的方法，建模过程可以分成以下三个阶段：数据集市概念模型设计、数据集市逻辑模型设计和数据集市物理模型设计。

1.数据集市概念模型设计

数据集市概念模型设计是通过需求分析，明确需求涵盖的业务范围，然后对需求范围内的业务和业务之间的关系进行概括性的描述，通过对业务对象的归类，划分主题域。概念模型的设计是为逻辑模型设计做准备的。

2.数据集市逻辑模型设计

数据集市逻辑模型设计是通过对概念模型的各个主题域进行细化，同时根据业务定义、分类和规则，定义实体并描述实体之间的关系，在实体关系的基础上明确各个实体的属性。实体间的对应、约束关系则来自于各业务过程中的规则，最后定义相应的事实表和维度表，组成星形逻辑模型。(www.daowen.com)

3.数据集市物理模型设计

数据集市物理模型的设计依赖于逻辑模型的完成，目的是提高数据分析的效率，针对具体的分析需求采取相应的优化策略。数据集市的主题分为两种类型：综合类主题和专业类主题。综合类主题是从整个企业的关键指标进行综合分析。专业类主题是从业务部门关心的指标进行分析。

数据集市的数据分为两种：一种是基于数据仓库的细节数据或者汇总数据进行统计分析，另一种是基于数据挖掘进行分析。