结论：多数企业不必二选一

宽表适合快速交付一个稳定场景，减少运行时 Join；星型模型适合跨主题复用、维度一致性和长期治理。常见合理组合是核心事实与一致维度采用星型，面向单个智能体或报告生成受控消费宽表。

选择前先看问题是否稳定、数据是否跨主题、谁维护模型以及口径变化频率。不要因为 AI “喜欢简单结构”就把所有数据压成一张无限扩张的表。

宽表的速度来自提前做决定

宽表把 Join、过滤和派生字段提前固化，查询和提示上下文更简单。但每个部门复制一张宽表后，销售额、客户状态和日期逻辑容易分叉，存储与更新成本也会上升。

宽表应声明来源、粒度、刷新、字段所有者和适用问题；不适用的分析要明确禁止，而不是让 AI 任意组合字段。

事实表保留业务事件，维度表提供一致的客户、商品、组织和时间视角。模型可以复用维度与指标，但前提是粒度、键、基数和时间关系写清。

BuildTable 的 AI 友好建模方向可用于评估模型与语义整理；具体数据规模、连接器、发布和性能边界需 POC 确认。

选择十个问题，覆盖明细、汇总、跨维度、历史变化和权限。记录建模工时、查询复杂度、口径一致性、变更影响和复核成本，而不是只比较一次响应速度。

当场景快速变化但数据团队很小时，可先从受控宽表开始；当多团队共享指标、历史与权限复杂时，应尽早建立星型或其他规范化语义模型。

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