数据仓库的设计过程是构建高效、可扩展的数据存储系统的关键。以下是数据仓库设计的几个要点：

1. 需求分析：这是数据仓库设计的第一步，也是最重要的一步。需求分析涉及到对业务需求的深入理解，包括希望解决什么样的问题，需要什么样的信息，以及如何使用这些信息。

2. 数据模型设计：数据模型是数据仓库的骨架，它决定了数据仓库的结构和功能。常见的数据模型包括实体关系模型（ER模型）和星型模型（Sar Schema）等。设计数据模型时，需要考虑数据的粒度、数据分层以及数据属性的规范化。

3. ETL（提取、转换、加载）过程：ETL是数据仓库的核心，它负责从源系统提取数据，进行必要的转换和清洗，然后将数据加载到数据仓库中。设计ETL过程时，需要明确源系统的结构和特点，定义数据的抽取条件、转换规则以及数据的加载策略。

4. 性能优化：性能优化是数据仓库设计中不可或缺的一环。优化目标包括提高查询速度、减少系统资源消耗等。性能优化可能涉及数据库索引的合理使用、查询语句的优化、分区策略的制定等。

5. 安全性：数据仓库中的数据通常具有很高的价值，因此数据安全至关重要。在设计数据仓库时，需要考虑数据的加密、备份、恢复以及访问控制等安全措施。

6. 监控和维护：设计数据仓库时还需要考虑监控和维护的需求。这包括监控系统的性能、检测并解决故障、定期的数据清理和优化等。

7. 用户界面设计：用户界面是用户与数据仓库交互的桥梁，因此用户界面的设计也非常重要。设计用户界面时，需要考虑用户的需求和使用习惯，提供友好、直观的界面，提高用户的工作效率。

数据仓库的设计是一个系统性的过程，需要考虑多方面的因素，只有全面、细致地规划每个步骤，才能构建出高效、稳定、安全的数据仓库系统。