在AI时代，数仓建模不仅没有失去价值，反而因数据规模、复杂性和业务需求的升级，其核心价值被进一步放大。数仓建模的本质是通过系统化的数据组织与治理，将原始数据转化为可被业务和AI高效利用的“资产”，而AI的深化应用恰恰对数仓的“数据资产化”能力提出了更高要求。以下从五个核心维度展开分析：🧱一、AI依赖高质量数据，数仓建模是数据质量的基石AI模型（尤其是机器学习、深度学习）的效果高度依赖“数据质量”——包括准确性、一致性、完整性和相关性。未经治理的原始数据往往存在噪声（如重复值、缺失值）、语义冲突（如不同系统中“用户ID”定义不一致）、业务逻辑缺失（如交易数据缺少关联的商品分类信息）等问题，直接...