### 数据仓库开发心得
#### 一、为什么要推动数据仓库(Data Warehouse, DW)
数据仓库的建设对于企业来说至关重要，它能够解决一系列与数据管理和数据分析相关的问题。以下几点详细阐述了推动数据仓库的重要性和必要性：
1. **数据可信性**：在传统的企业环境中，由于各个部门可能基于不同的时间基准或算法来收集和处理数据，导致同一数据项在不同部门之间出现差异，这会让管理层在决策时感到困惑。通过构建统一的数据仓库，可以确保各部门使用的数据具备一致性，从而提高数据的可信度。
- **时间基准不一**：例如，销售部门和财务部门可能会有不同的时间划分方式，这可能导致数据比较时出现问题。
- **算法差异**：不同部门在计算关键指标时采用的算法不同，比如销售额的计算方式。
- **无公共的起始数据源**：缺乏一个中心化的数据存储平台会导致数据孤岛现象严重，难以实现跨部门的数据共享。
2. **报表生产效率问题**：由于在线事务处理(OLTP)系统的特性，它们通常只关注于事务处理而忽视了报表生成，导致报表制作效率低下。数据仓库通过整合来自多个OLTP系统的数据，可以显著提高报表生成的效率和质量。
3. **历史数据保存**：OLTP系统通常只能保存有限的历史数据，而数据仓库可以长期保存这些数据，满足决策支持系统(DSS)对长时间序列数据的需求。
4. **关键字段变更记录**：在OLTP系统中，关键字段如客户信息等的变更往往没有被记录下来，这在后续分析中会成为一个问题。数据仓库可以设计为记录这些变更，以便于追踪和分析。
5. **面向应用与面向主题的区别**：传统的面向应用的设计方法无法满足面向主题分析的需求。数据仓库设计时注重面向主题的数据组织，以更好地支持分析需求。
6. **决策需求的独特性**：决策者的需求往往是突发性的、独特的，并且具有很高的启发性，这些需求无法通过常规的报表系统满足。数据仓库提供了灵活的数据分析能力，可以适应这类需求。
7. **业务行为可控性**：通过数据仓库可以实现对业务行为的事后监控，有助于发现问题并及时调整策略。
8. **提升工作效率**：数据仓库减轻了用户的统计工作负担，使得他们有更多时间投入到更高价值的工作中。
9. **降低信息获取成本**：数据仓库的建立可以降低企业获取信息的成本，加速决策过程，提高市场响应速度。
10. **IT部门的角色转变**：没有数据仓库，IT部门往往处于被动应对的状态，很难跟上管理层不断变化的需求。数据仓库可以让IT部门变得更加主动。
11. **政策与活动效果评估**：数据仓库可以帮助企业评估新政策或营销活动的效果。
12. **作为EIS和数据挖掘的基础**：数据仓库是执行信息系统(EIS)和数据挖掘技术的基础架构之一。
#### 二、推动数据仓库之前IT人员需具备的观念
1. **用户导向**：首先满足用户的需求，在使用过程中引导用户走向正确的发展路径。
2. **投资回报率**：向高层展示数据仓库项目的投资回报率，使其成为决策依据。
3. **前瞻性思考**：比用户考虑得更细致，因为随着管理精细化程度的提高，细节变得越来越重要。
4. **迭代开发**：数据仓库建设是一个渐进的过程，需要不断迭代更新。
5. **OLAP软件的选择**：OLAP软件可以是数据仓库的一部分，但不是必需的。选择是否使用OLAP软件应该基于用户的具体需求。
6. **前端展现工具**：前端展现工具应该具备向上和向下钻取功能，以便用户能够深入分析数据。
#### 三、与老板沟通的观念
1. **需求界限**：明确数据仓库项目的边界，避免无限扩大需求范围。
2. **角度差异**：理解不同部门从各自的角度出发可能会得出不同的结论，接受这种差异的存在。
3. **资料可信度优先**：强调原始数据的质量和业务行为的规范比工具本身更为重要。
4. **术语定义统一化**：由专门机构负责业务术语的定义和解释，确保从上至下的一致性。
5. **高层支持**：获得企业高层的支持对于项目成功至关重要。
6. **数据动态性**：由于OLTP系统的数据持续变动，数据仓库中的数据也会相应地发生变化。
7. **目的定位**：明确数据仓库主要用于趋势分析、预测和数据挖掘，而不是用于精确计算奖金等具体事务。
8. **认知一致性**：确保全体员工对于数据仓库的意义和作用有一致的理解。
9. **用户专业化**：重视用户培训，提高其独立完成报表设计的能力。
10. **软件选择**：采取横向联合的方式选择软件供应商，不必拘泥于单一厂商的产品。
#### 四、数据仓库设计模式和方法
1. **数据存储选择**：数据仓库应基于关系型数据库(RDBMS)构建，而数据集市(dm)可以采用RDBMS或多维数据库(MDDB)。
2. **数据集市设计**：星型设计是最常见的模式，雪花模型是备选项。
3. **设计模式差异**：数据仓库的设计以数据驱动为主，与面向应用的OLTP系统设计有所不同。
4. **面向主题设计**：数据集成是数据流入数据仓库的前提条件。
5. **分步实施**：每次开发一个主题，逐步推进整个项目。
6. **逆规范化**：为了提高查询性能，在数据集市中采用逆规范化设计是有必要的。
7. **迭代开发模式**：通过不断迭代改进设计，以用户反馈为核心进行优化。
8. **开发流程**：首先建立企业数据模型，明确企业信息需求的基础上逐步推进数据仓库的构建。
通过以上总结可以看出，数据仓库不仅是一项技术解决方案，更是企业管理思维和方法论的体现。它能够帮助企业有效地管理海量数据，为决策提供有力支持，从而提升整体竞争力。
