数据仓库构建实施工作计划.pdf
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数据仓库的构建是一个复杂而系统的过程,涉及到多个步骤和阶段,旨在为企业提供高效的数据分析支持。以下是基于给定文件信息的详细知识点解析: 1. **数据仓库的特点**:数据仓库是面向主题的,这意味着它是围绕特定业务领域的问题或决策制定进行组织的。它具有集成性,意味着从多个源系统中抽取数据并整合到一个统一视图中。数据仓库是只读的,不允许用户直接修改存储的数据,而且随着时间的推移,数据会不断更新以反映历史趋势。 2. **开发方法**:由于数据仓库的需求不明确且随时间变化,采用演化模型进行开发更为合适。这种模型允许在开发过程中逐步细化需求,通过不断的反馈和迭代来完善系统。 3. **数据驱动的开发**:数据仓库系统建立在现有数据库系统之上,目标是提取、综合和集成数据,以支持管理层的决策分析。开发过程中需要决策者和开发者密切合作,避免无效或重复工作。 4. **工作计划**:数据仓库构建通常包括六个主要步骤: - **概念模型设计**:首先分析理解原有数据库,确定系统边界,界定决策分析所需的主题域。 - **技术准备工作**:评估数据仓库的技术需求,如大数据处理能力、灵活性、数据传输能力等,并准备软硬件配置方案。 - **逻辑模型设计**:从概念模型转换为更具体的逻辑模型,描述数据结构和关系。 - **物理模型设计**:考虑实际存储和性能因素,设计数据库的物理结构。 - **数据仓库生成**:实施物理模型,创建数据库结构并加载数据。 - **数据仓库运行与维护**:系统上线后,持续监控、优化和更新数据仓库以适应变化的需求。 5. **概念模型设计**:主要包括界定系统边界,确定主题域及其内容。这一步骤需要识别决策者关注的问题,确定需要集成的数据来源。 6. **技术评估**:评估数据仓库的性能指标,如大数据处理能力、数据存取灵活性、数据重组能力等,以便选择合适的软硬件平台。 7. **技术环境准备**:根据预期的数据量、存取冲突、通信量等因素,制定软硬件配置需求,包括数据库管理系统、接口工具和其他相关软件组件。 8. **逻辑模型设计**:在此阶段,将概念模型转化为逻辑模型,定义数据实体、关系和属性,为物理模型设计打下基础。 通过以上步骤,企业能够构建出一个高效、灵活且能满足决策分析需求的数据仓库系统。在实施过程中,灵活性和迭代改进是关键,以确保系统能够随着业务需求的变化而不断发展和完善。
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