设计数据仓库需遵循以下步骤：

1. 定义业务需求：明确数据仓库的目标，如支持决策、分析趋势等。

2. 选择合适的数据模型：星型或雪花模型适合复杂查询；事实表存储量化的数据，维度表存储描述性信息。

3. 确定数据源和ETL流程：识别并整合来自不同来源的数据，通过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）过程清洗、整合数据。

4. 设计数据仓库架构：分层设计，包括ODS（操作数据存储）、DW（数据仓库）、DM（数据集市）等。

5. 实施和优化：构建数据仓库，进行性能调优，确保高效查询和数据更新。

6. 维护和监控：定期更新数据，监控系统性能，确保数据准确性和可靠性。