建设数据仓库的八个步骤.pdf

数据仓库的建设是一个复杂而关键的过程，涉及到企业的战略决策支持和业务洞察力。以下是建设数据仓库的八个步骤的详细解析： 1. **系统分析与确定主题**：此阶段旨在理解和提炼业务需求，与业务部门密切合作，明确数据仓库将解决的具体问题。这包括识别关键业务主题，确定查询频率、数据保留期限、时间维度以及可接受的响应时间。通过反复沟通，确保双方对需求有清晰一致的理解。 2. **选择软件平台**：根据业务需求和技术规格选择合适的数据库、建模工具、分析工具等。评估因素包括厂商支持、大数据处理能力、并行处理、元数据管理、ETL工具（数据提取、转换、加载）以及全面的决策支持工具。选择能够支持长期发展的平台至关重要。 3. **建立逻辑模型**：构建数据仓库的逻辑模型是设计的基础，涉及确定建模方法、转化主题视图、识别和处理主题间关系、分解多对多关系、应用范式理论验证模型，并由用户审核确保符合业务需求。 4. **转化为数据仓库模型**：这一阶段将逻辑模型转化为适合数据仓库的数据模型，主要操作包括删除非战略性数据、增加时间主键、添加派生数据以满足分析需求，并引入不同级别的汇总数据来平衡查询效率和数据详细度。 5. **数据仓库模型优化**：设计完成后，需要不断优化以提升性能。这可能包括合并数据表、创建汇总表、减少表连接、使用ID作为键值以及对数据表进行分区等方法。 6. **数据清洗、转换和传输**：由于源数据可能存在不一致性，数据加载前需进行清洗和转换。设计数据加载方案时要考虑跨平台兼容性、时间要求、转换方法和增量加载，以确保数据质量并高效处理大量数据。 7. **开发分析应用**：选择适当的分析工具，确保满足用户的所有分析需求，提供易用界面，使业务部门能够充分利用数据仓库进行决策支持。 8. **部署和维护**：部署数据仓库并持续监控其性能，根据需求变化和业务发展进行调整，确保数据仓库始终处于最佳状态，为企业提供实时、准确的信息。 建设数据仓库不仅是技术工程，更是企业战略的一部分。通过以上八个步骤，企业可以构建出一个能够有效支持决策、洞察市场趋势、优化业务流程的数据仓库系统。在互联网时代，数据仓库的建设和管理成为了企业竞争优势的重要来源。