数据仓库实施需注意的四大问题

此外，分步实施还可以减少风险：前一阶段的经验教训可以为下一阶段提供有益的借鉴，从而使得数据仓库的建设不断完善，不断发展。　　

2.从业务需求出发，结合先进的实现技术　

和其他的应用系统相比，数据仓库对于需求分析和系统设计等前期工作要求更高，其重要性也更加突出。可以说，分析和设计阶段决定了数据仓库最终的失败。因为需求不明确、设计不合理造成的根本性缺陷是以后实施阶段所无法弥补的。因此在分析和设计阶段，对相关的业务部门和技术部门要进行详细的调研，在用户和开发人员之间的迭代和反馈是必须和重要的，它决定了数据仓库最终的成功与否。　　

由于数据仓库是面向业务分析的，所以最主要的需求应该从业务部门获取和收集，因为数据仓库最终是要服务于业务部门的。需求抓的不准，导致将来将无法解决业务部门的问题，这个数据仓库项目就是失败的，技术再先进也没有用。这是衡量数据仓库成败与否的唯一尺度。　　

实施的过程中，最好能够把行业专家的经验，与企业现有的需求进行整合，以期得到一个更加全面的需求范围，有利于适应将来业务的变化和扩展。　　

从技术的角度来讲，必须建立一个可伸缩、可扩展、高性能的数据仓库平台，才能为将来不断的完善、不断发展打下一个良好的基础;同时，由于数据仓库项目要涉及多个业务系统，数据量非常庞大，所以本身的投入也是很大的，在保证系统高效稳定的前提下，尽量降低成本是非常重要的。　　

3.如何进行主题规划

正如前面所讲，建立数据仓库需要长远的规划，我们建议企业“自底向上”地建立数据仓库，并不意味着不需要在设计阶段的长远规划。采用逐步积累的方式建立数据仓库，其最大的问题是已有的主题是否有助于形成企业级的主题，数据加载模块时候能够重用等。数据仓库的长远规划，并不仅仅是技术部门的事情，应当把数据仓库的构建作为企业发展战略的一个重要组成部分。　　

数据仓库设计的第一步是主题的确定，从现在的情况看，主题的范围太大实现不了，太小没有意义，应该选择相对独立而且技术上可行的一些业务。例如客户分析、产品分析、收入分析和市场分析等。因为这些分析与企业当前的业务运行联系最紧密，通过它们，可以了解：　　

·哪个企业拥有哪些不同类型的客户?　　

·哪些是给我最大收益的客户?如何提升他们的价值?　　

·如何掌握新的竞争形势下客户的需求与行为?　　

·哪些业务最受欢迎，利润最高?　　

·业务的分布如何?　　

·快速成长的新的收入来源有哪些?　　

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