网络游戏的数据仓库系统是在线游戏行业中一个关键的工具，它能够帮助运营商从海量的游戏运营数据中提取有价值的信息，进而做出更科学、更精准的决策。随着网络游戏行业的快速发展，用户需求不断变化，原有的经验型决策方式已经无法满足这种快速发展的需求。因此，构建数据仓库系统成为了解决这一问题的重要手段。
数据仓库系统的核心在于它能将企业多年积累的业务经验转化为可量化的分析依据，从而提供更科学的决策支持。在这个案例中，一家网络游戏公司在新游戏测试阶段就开始设计并成功建立了一个数据仓库系统，该系统能够支持运营决策，并提供了跨部门的复杂查询功能。同时，他们选择了知名商业智能公司的数据分析和展示平台，进一步整合到基于数据仓库的系统中，以增强数据处理和呈现能力。
在数据仓库的设计、架构、运行和管理过程中，他们遇到了各种实际问题，通过实践积累了丰富的经验。这些经验对于其他在线游戏运营商来说具有很高的参考价值。数据仓库的建设完成后，结合数据挖掘理论，公司能够提炼出正常运营的指导策略和实践支持的理论数据。这样的做法在游戏的早期运营阶段就取得了显著的效果，注册用户超过200万，同时在线用户数超过了20万，这充分证明了数据仓库系统在网络游戏决策中的重要性。
数据仓库系统的构建通常包括九个步骤：
1. 需求分析：明确数据仓库的目标，确定需要收集、存储和分析的数据类型。
2. 数据源识别：识别并理解来自不同游戏系统和模块的数据源。
3. 数据集成：设计和实施数据抽取、转换和加载（ETL）过程，将分散的数据整合到单一视图中。
4. 数据模型设计：创建适合分析的星型或雪花型数据模型。
5. 数据存储设计：选择合适的数据库管理系统和硬件资源，确保高效的数据存储和检索。
6. 数据质量保证：制定和执行数据清洗规则，确保数据的准确性和一致性。
7. 系统架构设计：规划数据仓库的架构，包括OLAP服务器、前端分析工具等。
8. 安全性和访问控制：设定权限和访问策略，保障数据的安全。
9. 系统部署和维护：实施系统部署，持续监控和优化性能。
通过以上步骤，网络游戏公司能够构建一个高效、稳定的数据仓库系统，为决策提供强有力的支持。此外，持续的数据分析和优化也是保持数据仓库系统效能的关键，以便更好地适应市场变化和用户需求，推动业务发展。
