建设数据仓库的八个步骤 (2).docx

数据仓库的建设是一个复杂的过程，涉及多个步骤和关键要素，以确保系统能够有效地支持业务决策。以下是基于给定文件内容的详细阐述： 1. **需求分析**：建设数据仓库的第一步是深入理解业务需求，这通常通过与业务部门的密切沟通来实现。这包括了解数据仓库需要解决的核心问题，明确各个主题领域的查询和分析需求。 2. **选择软件平台**：选择一个能够满足数据仓库系统需求的软件平台至关重要。评估时需考虑厂商的背景、技术支持能力、咨询服务的全面性。 3. **逻辑模型设计**：确定数据仓库逻辑模型的方法，基于主题视图构建，并将这些视图转化为逻辑数据模型。识别主题间的关系，处理多对多的关系，以创建更清晰的数据结构。 4. **数据仓库模型转化**：逻辑模型转化为数据仓库模型，期间要考虑到性能优化，如通过增加汇总表减少动态汇总，冗余字段减少表连接，使用ID代码作为键值，以及数据表分区等策略。 5. **数据清洗与转换**：在加载数据前，数据必须经过清洗，确保一致性，然后进行转换，以便适应数据仓库的结构。 6. **数据加载方案设计**：加载方案需能处理不同数据库和文件系统，支持增量加载，仅加载自上次加载以来变动的数据。 7. **决策支持工具选择**：数据仓库的最终目标是为业务提供决策支持，因此必须选择适合业务需求的工具，这些工具应能支持灵活的查询和分析。 8. **数据仓库管理**：管理包括安全性管理，确保用户只能访问授权数据；备份和恢复策略，考虑数据仓库的规模和备份频率；可用性保证，可能涉及硬件和软件解决方案；以及数据老化管理，定义数据的存储周期和过期数据处理方式。 9. **元数据管理**：元数据描述了数据的来源、结构、转换规则和目标数据仓库的模型。在数据管理阶段，元数据还包括汇总数据、统计函数和结果输出的详细描述。 10. **员工培训**：为了确保团队能够有效利用数据仓库，需要提供相应的培训，关注员工的学习表达能力，以部门战略和员工需求为导向，通过考核评估培训效果，包括书面考核和应用考核。 以上十点涵盖了数据仓库建设的关键环节，从需求理解到实施后的管理及人员培训，每个步骤都对数据仓库的成功运行起着至关重要的作用。