数据仓库是一个重要的业务决策支持系统。它的主要目的是为企业提供各种决策支持，包括运营、财务、销售、市场等方面。然而，构建一个优秀的数据仓库并不是易事。在本文中，我们将谈论一个关键要素：dimension（维度）和factor（因子），以及Oracle如何帮助我们构建数据仓库。
维度（Dimension）是指数据的分类属性，比如时间、地理位置、客户群体等。而因子（Factor）则是指数据与业务相关的变量，比如销售额、股价、库存等。维度和因子是构建数据仓库的重要组成部分。数据仓库通常由多个类似于以上两者的表组成，定义了业务过程、维度和因子之间的关系。在数据建模的过程中，一个好的维度和因子设计可以极大地增加数据仓库的可用性和可扩展性。
Oracle的数据仓库构建工具，可以对维度、因子进行多层次的分析，从而更好地建模。构建数据仓库的方法是通过ETL（Extract-Transform-Load）来将源数据收集、转换和载入到数据仓库中。这个过程中，Oracle可以帮助用户自动识别多个数据源中的维度和因子，进行自动化转换，以避免手动操作可能出现的错误。
Oracle的数据挖掘工具可以帮助用户进行高质量的分析。它可以分析大量数据，从而发现数据之间的关系。Oracle的工具和分析也使得用户能够很容易地构建可视化地图和图表，从而更好地展示数据。
对于数据仓库的建设，维度和因子是其核心基础，Oracle的工具和技术可以使得用户可以轻松地构建高质量的数据仓库。除此之外，用户还需要注意几个关键因素，包括数据的完整性、正确性、安全性、可用性等。只有综合考虑所有因素，才能构建一个高效的数据仓库，提升企业的业务决策能力。