建设数据仓库的八个步骤

  ,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双方需要相互沟通,协作开发

  建立数据仓库的第一个步骤就是通过与业务部门的充分交流,了解建立数据仓库所要解决的问题的真正含义,确定各个主题下的查询分析要求。

  业务人员往往会罗列出很多想解决的问题,信息部门的人员应该对这些问题进行分类汇总,确定数据仓库所实现的业务功能。一旦确定问题以后,信息部门的人员还需要确定一下几个因素:

  在系统中需要保存多久的数据,是一年、两年还是五年、十年。

  用户查询数据的主要方式,如在时间维度上是按照自然年,还是财政年。

  由于双方在理解上的差异,确定问题和了解问题可能是一个需要多次往复的过程,信息部门的人员可能需要做一些原型演示给业务部门的人员看,以最终确定系统将要实现的功能确实是业务部门所需要的。

  在数据仓库所要解决的问题确定后,第二个步骤就是选择合适的软件平台,包括数据库、建模工具、分析工具等。这里有许多因素要考虑,如系统对数据量、响应时间、分析功能的要求等,以下是一些公认的选择标准:

  厂商的背景和支持能力,能否提供全方位的技术支持和咨询服务。

  能否提供支持大数据量的数据加载、转换、传输工具(ETT)。

  能否提供完整的决策支持工具集,满足数据仓库中各类用户的需要。

  (1)删除非战略性数据:数据仓库模型中不需要包含逻辑数据模型中的全部数据项,某些用于操作处理的数据项要删除。

  (2)增加时间主键:数据仓库中的数据一定是时间的快照,因此必须增加时间主键。

  (3)增加派生数据:对于用户经常需要分析的数据,或者为了提高性能,可以增加派生数据。

  (4)加入不同级别粒度的汇总数据:数据粒度代表数据细化程度,粒度越大,数据的汇总程度越高。粒度是数据仓库设计的一个重要因素,它直接影响到驻留在数据仓库中的数据量和可以执行的查询类型。显然,粒度级别越低,则支持的查询越多;反之,能支持的查询就有限。

  对数据操作的效率与能得到数据的详细程度是一对矛盾,通常,人们希望建成的系统既有较高的效率,又能得到所需的详细资料。实施数据仓库的一个重要原则就是不要试图包括所有详细数据,因为90%的分析需求是在汇总数据上进行的。试图将粒度细化到最低层,只会增加系统的开销,降低系统的性能。

  数据仓库设计时,性能是一项主要考虑因素。在数据仓库建成后,也需要经常对其性能进行监控,并随着需求和数据量的变更进行调整。

  由于业务系统所使用的软硬件平台不同,编码方法不同,业务系统中的数据在加载到数据仓库之前,必须进行数据的清洗和转换,保证数据仓库中数据的一致性。

  数据的清洗、转换和传输必须满足时间要求,能够在规定的时间范围内完成。

  支持增量加载,只把自上一次加载以来变化的数据加载到数据仓库。

  建立数据仓库的最终目的是为业务部门提供决策支持能力,必须为业务部门选择合适的工具实现其对数据仓库中的数据进行分析的要求。

  满足用户的全部分析功能要求。数据仓库中的用户包括了企业中各个业务部门,他们的业务不同,要求的分析功能也不同。如有的用户只是简单的分析报表,有些用户则要求做预测和趋势分析。

  提供灵活的表现方式。分析的结果必须能够以直观、灵活的方式表现,支持复杂的图表。使用方式上,可以是客户机/服务器方式,也可以是浏览器方式。

  事实上,没有一种工具能够满足数据仓库的全部分析功能需求,一个完整的数据仓库系统的功能可能是由多种工具来实现,因此必须考虑多个工具之间的接口和集成性问题,对于用户来说,希望看到的是一致的界面。

  只重视数据仓库的建立,而忽视数据仓库的管理必然导致数据仓库项目的失败。数据仓库管理主要包括数据库管理和元数据管理。

  安全性管理。数据仓库中的用户只能访问到他的授权范围内的数据,数据在传输过程中的加密策略。

  数据仓库的备份和恢复。数据仓库的大小和备份的频率直接影响到备份策略。

  数据老化。设计数据仓库中数据的存放时间周期和对过期数据的老化方法,如历史数据只保存汇总数据,当年数据保存详细记录。

  然而,元数据管理贯穿于整个系统的建设过程中,元数据是描述数据的数据。在数据采集阶段,元数据主要包括下列信息:

  目标数据仓库的模型描述:星型/雪花模型定义,维/事实结构定义。

  多维数据结构描述:立方体定义、维结构、度量值、钻取层次定义等。

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,发挥其决策支持的作用;信息部门的人员往往又不懂业务,不知道应该建立哪些决策主题,从数据源中抽取哪些数据。因此的项目小组应该由业务人员和信息部门的人员共同组成,双